关于视觉问答（VQA）

最新推荐文章于 2025-06-27 15:24:31 发布
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本文探讨了深度学习在视觉问答领域的应用，介绍了多个实现方案及关键技术，包括但不限于深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等，展示了如何利用这些技术进行有效的视觉内容理解和问答。

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视觉问答（VQA）模型
百态老人的博客
12-01 1660
视觉问答（Visual Question Answering，VQA）模型是一种结合了计算机视觉和自然语言处理技术的人工智能任务，旨在通过理解图像内容并回答与之相关的自然语言问题。VQA模型需要同时处理图像和文本信息，生成准确的自然语言答案。VQA模型通常包括三个主要阶段：图像和问题特征提取、特征融合以及答案生成。在图像特征提取阶段，卷积神经网络（CNN）及其变体如VGGNet和ResNet被广泛使用；在问题特征提取阶段，词嵌入技术如LSTM、GRU和BERT等被用于捕捉问题的语义信息；
视觉问答综述（VQA Datasets Alogritgms and Future Challenge）
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August-us的博客
05-15 2万+
视觉问答领域中的常用方法                                          
VQA: Visual Question Answering 视觉问答
eisanech的博客
04-09 1万+
论文：Antol S, Agrawal A, Lu J, et al. Vqa: Visual question answering[C]//Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2015: 2425-2433. 摘要 我们提出了一个自由式和开放式的视觉问答（VQA）任务。通过给定一个图像和一段关于图像的自然语言，这个任务将提供一个精确的自然语言答案。这个任务可以映射到现实生活的场景中：比如说帮助视障人士
视觉问答技术中的语言先验与偏见解析全攻略
最新发布
weixin_42360733的博客
06-27 846
视觉问答（Visual Question Answering, VQA）是一种结合了计算机视觉和自然语言处理的技术，旨在让机器理解和回答关于图像内容的问题。VQA系统需要深入理解图像中的场景、对象、属性以及它们之间的关系，并且能够处理各种语言形式的问题。数据集偏见指的是在构建数据集时引入的系统性偏差，这种偏差可能源于图像和问题的来源、选择方式、以及标注的主观性。数据集偏见可以分为显式偏见和隐式偏见。显式偏见是指数据集构建者有意或无意地引入的偏差，如特定人群的过度代表性或特定类别的缺失。
视觉问答（Visual_Question_Answering, VQA）介绍
ZauberC的博客
03-18 6074
VQA任务定义如下：给机器输入一张图片和一个跟这幅图片相关的问题，机器需要根据图片信息对问题进行回答。训练阶段，需要先在一个由图像，问题，答案组成的三元组集上训练一个模型。测试阶段，给该预训练模型输入一张新的图像和一个新的问题，要求模型能够预测正确的答案。设模型参数为，则该任务的目标为求取!对于open-Ended问题，机器的输出是自然语言（算法需要生成一个字符串来回答问题）。对于multi-choice问题，机器挑选出正确答案。
【自然语言处理】--视觉问答（Visual Question Answering，VQA）从初始到应用
L先生AI课堂
07-19 8044
一、前述 视觉问答（Visual Question Answering，VQA），是一种涉及计算机视觉和自然语言处理的学习任务。这一任务的定义如下： A VQA system takes as input an image and a free-form, open-ended, natural-language question about the image and produces a n...
【VQA综述】Visual Question Answer：A Survey of Method and Datasets 学习笔记
kaka03200的博客
09-09 1917
视觉问答（VQA）是一项具有挑战性的工作，而且已经接收到来自计算机视觉和自然语言社区越来越多的注意。给定图像和自然语言问题，就需要对图像的视觉元素和常理进行推理得到正确的答案。在这个研究的第一部分，我们通过比较现代解决问题的技术来审视了艺术现状（？我们通过他们将视觉和文本联系起来的机制将方法进行了分类。特殊地，我们研究了使用卷积神经网络和循环神经网络将图片映射到特征空间的常用方法。我们还讨论了与结构化知识基础相关联的内存增强和模块化体系。在研究的第二部分，我们回顾了用于训练和评估VQA系统的数据集的可用性。
一款多模态智能交互微信小程序的视觉问答VQA源码（语音识别、合成、翻译）.zip
01-16
一款多模态智能交互微信小程序的视觉问答VQA源码（语音识别、合成、翻译）.zip一款多模态智能交互微信小程序的视觉问答VQA源码（语音识别、合成、翻译）.zip一款多模态智能交互微信小程序的视觉问答VQA源码（语音...
Python-MURELCVPR2019视觉问答VQA的多模态关系推理
08-11
【Python-MUREL CVPR2019视觉问答VQA的多模态关系推理】是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要关注如何结合图像信息和自然语言进行有效的交互与理解。这一技术在智能助手、智能家居、自动驾驶等领域有着广泛应用...
视觉问答 (VQA)是一个包含关于图像的开放式问题的数据集.rar
04-01
视觉问答 (VQA)是一个包含关于图像的开放式问题的数据集。这些问题需要理解视觉、语言和常识来回答。 什么是 VQA？ VQA 是一个新的数据集，包含关于图像的开放式问题。这些问题需要理解视觉、语言和常识来回答。 265...
vqa：视觉问答
02-16
视觉问答 运行代码 该模型基于在运行代码之前，请从下载相关的训练，验证和测试数据。下面的部分根据需要Resnet-18或CNN的结果告诉您要运行哪些脚本 有线电视新闻网 我们按照以下顺序运行脚本以获得最佳结果 image_...
Python-Pythia是Facebook出品的视觉问答VQA系统
08-11
Pythia，由Facebook AI Research (FAIR) 的A-STAR团队开发，是一个专为视觉问答（Visual Question Answering, VQA）任务设计的模块化框架。VQA是一项计算机视觉和自然语言处理的交叉领域任务，目标是让机器能够理解...
视觉问答权威综述Visual Question Answering： A Survey of Methods and Datasets
01-01
视觉问答权威综述，最后讨论了有前景的未来研究方向特别是与结构化知识库的联系以及使用自然语言处理模型。
视觉问答（文章中附代码）Tutorial on Answering Questions about Images with Deep Learning
01-01
视觉问答综述，文章中给出了模型的代码，讨论了未来研究热点 New Research Opportunities
详解——视觉问答系统
WenJGo的博客
04-26 2325
一个标准的VQA任务由如下三部分组成：图像 III：一张待理解的自然图像；问题：用自然语言提出的问题；答案 A：基于图像内容与问题语义生成的回答，通常为短文本或选择项。
多模态论文导读--VQA视觉问答经典论文：（快速实现）Simple Baseline for Visual Question Answering
qq_15534667的博客
12-09 2303
我们基于词袋特征（bag-of-words）建立了一种非常简单的VQA的baseline，即将问题的单词特征与图片的CNN特征进行拼接来预测答案。其在具有挑战性的VQA数据集上与最近的基于循环神经网络的方法都性能具有可比较性。为了进一步探讨这种模型的优缺点，我们对外提供了一个可交互的web的demo并进行代码开源。将自然语言处理与计算机视觉领域结合，进行高级场景理解是最近的主要去向，如字幕生成等。这些工作的诞生主要是受到深度学习在视觉识别领域的快速发展与最近大型图像与语言数据集的诞生。
VQA视觉问答系统
m0_61636632的博客
07-02 1233
这是一个典型的多模态问题，融合了CV与NLP的技术，计算机需要同时学会理解图像和文字。
VQA视觉问答系列2-----基础方法与模型
blogs of keep loving
01-21 1060
VQA视觉问答系列2-----基础方法与模型基本的深度学习模型基于注意力机制的模型up-down 基本的深度学习模型 对问题和图片进行编码，再做特征融合，通过全连接和softmax得到答案。如Vanilla VQA，使用VGGNet和LSTM。 基本结构：对于图像侧，用 VGGNet最后一层隐藏层的激活作为 4096- dim 图像嵌入，再通过全连接层变换到1024维，在问题侧，用词向量模型对每个问题字进行编码，供给两个隐藏层的LSTM，再利用全连接和tanh映射到1024维的向量。将两个特征向量逐元素相乘
视觉问答简述
qwerty1234567888的博客
08-15 289
作为需要视觉理解与推理能力的，介于Vision与NLP间的视觉问答VQA，是一个有趣而又充满挑战的问题。它的进步不仅依赖于计算机视觉的发展和自然语言处理的能力，还需要对图像的理解——视觉基础能力，如识别，检测等，同时学习到知识与推理的能力。自然语言处理主要是对自然语言， 文本形式的内容进行处理以及理解，包括机器翻译，信息检索，生成文 本摘要等任务。视觉问答是需要对给定图像和问题进行处理，经过一定 的视觉问答技术处理过后生成自然语言答案，是对二者的结合。（2）基于注意力的方法：DFAF和MLIN；
基于大模型的视觉问答VQA
02-20
### 基于大规模预训练模型的视觉问答 (VQA) 系统实现与应用 #### 设计理念与发展背景 现代视觉问答系统依赖于能够理解和处理复杂场景的能力，这不仅涉及图像识别还涉及到自然语言的理解。为了克服传统机器学习方法面临的挑战——如需要大量标注数据来覆盖各种可能的情况，研究人员转向了利用大规模预训练模型的方法[^2]。 这些模型通常是在海量未标记的数据集上预先训练好的通用特征提取器，它们可以在少量特定任务相关数据的情况下快速调整至新的应用场景。对于 VQA 来说，这意味着可以通过迁移学习的方式将已经学到的知识迁移到具体的问答环境中去[^1]。 #### 技术架构概述 一个典型的基于大规模预训练模型的 VQA 架构会结合来自多个源的信息： - **视觉输入**：通过卷积神经网络(CNNs)或其他先进的计算机视觉技术获取图片中的对象及其属性； - **文本输入**：采用 BERT 或者其他类似的 NLP 预训练模型解析问题语句； - **跨模态融合层**：这是整个体系结构的关键部分之一，在这里实现了对两种不同类型信息的有效关联。例如，LXMERT 使用特殊的联合编码方式让两者相互作用更紧密[^4]。 最后经过全连接层输出最终答案的概率分布向量，并选取概率最高的作为预测结果。 #### 应用实例分析 以 ZS-F-VQA 数据集为例说明零样本条件下如何工作。该数据集中包含了 seen/unseen 类别的划分，意味着某些类别的答案从未出现在训练阶段却能在推理过程中被正确推断出来。这一特性得益于人类所具备的强大领域迁移能力和知识图谱的支持，允许系统即使面对未曾见过的概念也能作出合理推测。 另一个值得注意的是 Transformers-VQA 提供的实际操作指南，它简化了许多高级功能的操作流程，比如在 Google Colab 上轻松完成自定义数据集上的微调过程，极大地降低了开发门槛并促进了学术界和工业界的交流和发展。 ```python from transformers import AutoModelForVisualQuestionAnswering, AutoProcessor model_name_or_path = "lxmert-base" processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForVisualQuestionAnswering.from_pretrained(model_name_or_path) image_url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" question = "What's the animal doing?" inputs = processor(image=image_url, text=question, return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item() print("Predicted answer:", model.config.id2label[predicted_class_idx]) ```
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