May, 2024

StackOverflowVQA: Stack Overflow 视觉问答数据集

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TL;DR人们越来越倾向于使用人工智能来解决各种问题，包括软件相关的编程问题。本研究通过引入 StackOverflowVQA 数据集，并提供一种基于 GIT 模型的算法，首次关注了需要通过图像理解问题的软件相关问题，该数据集包含多个人工产生的完整句子回答。
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发现论文，激发创造
  • 视觉问答

    本文提出自由和开放的视觉问答（VQA）任务，旨在通过自然语言问题回答图片问题，涉及到图片理解、多种语言的回答以及数据集和评价方法。

    May, 2015

  • 视觉问答：数据集、算法和未来挑战

    本文回顾了近年来计算机视觉和自然语言处理领域关于视觉问答（VQA）的研究，包括问题定义、数据集、算法和评估指标，并深入探讨了当前数据集在训练和评估 VQA 算法方面的局限性，全面回顾了现有的 VQA 算法，最后讨论了 VQA 和图像理解研究的可能未来方向。

    Oct, 2016

  • 来自在线社区的完整真实视觉问答数据集

    VQAonline 是第一个所有内容都来源于真实用例的 VQA 数据集，该数据集中的答案往往较长，并且不适用于标准的 VQA 评估指标；研究发现，在长文本评估方面，六个流行的度量标准与人工判断相符度最高；使用最适合的度量标准评估六个最先进的视觉和语言基础模型在 VQAonline 上，揭示了它们最困难的问题。

    Nov, 2023

  • 视觉问答调查：数据集与技术

    该文综述了近年来关于视觉问答的各种数据集和模型，分别从数据集和模型两个方面进行了比较和总结，并提出了未来研究的方向。

    May, 2017

  • 使用深度学习的视觉问答：调查和性能分析

    本篇综述介绍了视觉问答（VQA）任务，包括基于自然语言描述的图像识别以及机器学习模型的研究，主要探讨了近期在该领域中公布的数据集、新的深度学习模型以及基于 VQA 模型的一些应用研究和挑战。

    Aug, 2019

  • SlideVQA：多图文档视觉问答数据集

    提出了一个包含多种信息的文档图像的逻辑问答系统，包括视觉、文本和排版信息。SlideVQA 是一个用于复杂推理的新的多图像文档数据集，利用序列到序列模型同时处理证据选择和问题回答。实验结果表明，该方法在 SlideVQA 数据集上表现出了较好的效果。

    Jan, 2023

  • ViTextVQA：用于评估图像中越南文本理解的大规模视觉问答数据集

    通过对 OCR 文本中令牌的处理和选择顺序的细致实验，我们发现这一发现显著提高了在 ViTextVQA 数据集上基准模型的性能。

    Apr, 2024

  • A-OKVQA: 利用世界知识的视觉问答基准

    介绍了 A-OKVQA 数据集，它包含了约 25000 个多样化的问题，需要广泛的常识和世界知识才能回答，相对于现有的基于知识的 VQA 数据集，这些问题通常不能通过简单地查询知识库来回答，而是需要对图像中所描绘的场景进行某种形式的常识推理，该数据集对几种最先进的视觉语言模型进行了基础性能测试。

    Jun, 2022

  • 视觉问答：方法与数据集综述

    本文针对视觉问答任务进行综述，比较传统的视觉元素和常识知识融合的方法。并对数据集进行了评估，结合 Visual Genome 数据集中的图像结构注释研究了不同复杂度的问答对。最后讨论了未来发展方向，重点关注结构化知识库和自然语言处理模型的连接。

    Jul, 2016

  • 图像集上的视觉问答

    该研究介绍了一种称为 ISVQA 的任务，即将自然语言问题和一组图片作为输入，并旨在根据图像的内容回答问题。此外，该研究还引入了两个在室内和室外场景中的 ISVQA 数据集，并分析了它们的各种属性。研究还构建了新的基线模型以探究该领域的新的研究挑战。

    Aug, 2020