目錄

• 任務描述
• 應用領域
• 主要問題
• 主流框架
• 常用數據集
• Metrics

部分數據集介紹摘自這篇博客

任務描述

• 輸入：圖片$I$、由$n$個單詞組成的問題$Q=\{q_1,...,q_n\}$
• 輸出：由$m$個單詞組成的問題的答案$A=\{a_1,...,a_m\}$

應用領域

• 盲人導航
• 圖靈測試

主要問題

• 魯棒性差
  模型的魯棒性差可多個方面體現，如缺乏可解釋性、回答不一致等。造成這個問題的原因也是多方面的，如訓練集和測試集的分布不同、語言先驗等。所以魯棒性差算是一個比較籠統、大范圍的概念。
  已有方法：反事實、遷移學習、場景圖等（太多方法可以提高模型的魯棒性了）
  參考文獻：[1] CVPR 2020 Towards Causal VQA Revealing and Reducing Spurious Correlations by Invariant and Covariant Semantic Editing

• 可解釋性
  已有方法：關系推理、場景圖
  參考文獻：[1] CVPR 2019 Explainable and Explicit Visual Reasoning over Scene Graphs
  ? ? ? ? ? ? ? ? ?[2] ICCV 2019 Language-Conditioned Graph Networks for Relational Reasoning

• 回答一致性
  已有方法：新數據集VQA-Rephrasings、SQuINTing
  參考文獻：[1] CVPR2019 Cycle-Consistency for Robust Visual Question Answering
  ? ? ? ? ? ? ? ? ?[2] CVPR 2020 SQuINTing at VQA Models: Introspecting VQA Models with Sub-Questions

• 訓練集和測試集分布不一致（衍生問題：出現out-of-vocabulary answer）
  已有方法：使用Self-Critical Reasoning提高influential objects的sensitivity、遷移學習、反事實
  參考文獻：[1] CVPR 2019 Self-Critical Reasoning for Robust Visual Question Answering
  ? ? ? ? ? ? ? ? ?[2] CVPR 2019 Transfer Learning via Unsupervised Task Discovery
  ? ? ? ? ? ? ? ? ?[3] CVPR 2020 Counterfactual Samples Synthesizing for Robust Visual Question Answering

• 語言先驗
  已有方法：問題分解
  參考文獻：[1] AAAI 2020 Overcoming Language Priors in VQA via Decomposed Linguistic Representations
  ? ? ? ? ? ? ? ? ?[2] CVPR 2018 Dont just assume; look and answer: Overcoming priors for visual question answering

• 跨模態(tài)交互（新視角）
  已有方法：轉化為機器閱讀理解任務、提取不同模態(tài)信息的summarizations
  參考文獻：[1] CVPR 2019 Visual Question Answering as Reading Comprehension
  ? ? ? ? ? ? ? ? ?[2] ICCV 2019 Multi-modality Latent Interaction Network for Visual Question Answering

• domain拓展性
  已有方法：No Questions-Answers Training（使用問題圖生成問題，構造無意義的答案）
  參考文獻：[1] CVPR 2020 VQA with No Questions-Answers Training

• 組合泛化
  已有方法：NMNs、neural factor graphs
  參考文獻：[1] NeurlPS 2020 Multimodal Graph Networks for Compositional Generalization in Visual Question Answering
  ? ? ? ? ? ? ? ? ?[2] CVPR 2016 Neural Module Networks

主流框架

①. 使用faster rcnn提取圖片中的regions
②. 使用LSTM/Transformer對question進行encode
③. 跨模態(tài)交互，得到answer

常用數據集

• CLEVR，合成數據集，是由一些簡單的幾何形狀構成的視覺場景。數據集中的問題總是需要一長串的推理過程，為了對推理能力進行詳細評估，所有問題分為了5類：屬性查詢（querying attribute），屬性比較（comparing attributes），存在性（existence），計數（counting），整數比較（integer comparison）。
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• VQA v1，人工標注的開放式問答數據集，但是VQAv1有很多類語言偏見（bias）。
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• VQA v2，人工標注的開放式問答數據集，相較于VQAv1盡量減少了語言偏見（為每個問題補充了圖片），但是仍存在一些偏見。
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• VQA-CP v2，該數據集通過將VQA 2.0的訓練集和驗證集重新劃分，得到新的訓練集和測試集，包含219K張圖像數據、658K條問題數據、6.6M答案數據。
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• FVQA，該數據集不僅有圖像和QA pairs，還有外部知識（extra knowledge），知識庫有193, 449個事實句子，包含圖像2190張，問題5826個，整個數據集分成了5個train/test集，每個集合包含1100張訓練圖像和1090張測試圖像，分別有2927和2899個問題，問題總共可以分成32類。
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• COCO-QA，QA pairs是由NLP算法生成的，圖像來自COCO數據集，一共有78736個訓練QA pairs和38948個測試QA pairs，大部分的問題是關于圖像中的目標（69.84%），其他問題是關于顏色（16.59%），計數（7.47%），位置（6.10%）。所有問題的答案都是一個單詞，只有435個獨一無二的答案。數據集最大的缺點在于QA pairs是用NLP算法生成的，是將長句子劃分成短句子處理的，這就忽視了句子中的語法和從句問題，算法結果不夠智能；另外，數據集只有4類問題。
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• TDIUC，該數據集嘗試解決語言偏見，將問題分成了12類。
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• Visual Genome，包含圖像108077張和1445233個QA Pairs，圖像來源是YFCC100M和COCO數據集，共有約540萬張圖像中的區(qū)域描述信息，這些信息能夠達到精細的語義層次，問題類型是6W（what, where, how, when, who, why），數據集并沒有對訓練和測試數據進行切分。QA的收集有兩種方法，一種是隨意人為提問（會出現相似問題或對圖像全局內容提問），另一種是針對圖像中的特定區(qū)域提問。該數據集中沒有二值類問題。
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• Visual7W，是Visual Genome的一個子集，包含47,300張圖像。Visual7W的問題主要由What, Where, How, When, Who,Why, and Which構成。Visual7W的問題是多選問題，每個問題都有四個候選答案。
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• GQA，2019年提出的數據集，其dataset bias低，重視推理能力和組合式語言理解能力，提出了新的metric（Consistency、Validity、Plausibility、Distribution、Grounding）。
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• VQA-Rephrasing，2019年提出的數據集，注重問題回答一致性。
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• SQuINTing，2020年提出的數據集，將問題進行分類，有些問題需要回答“先驗”問題，以保證模型回答的一致性。
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• EST-VQA，2020年提出的場景文本數據集。
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Metrics

• 準確率：有更細致的劃分——Yes/No、Numbers、Others
• WUPS(n)（Wu-Palmer Similarity）：根據兩個單詞在一個分類樹中的最長公共子序列來計算相似性。如果預測單詞和標準答案單詞的相似性低于設定的閾值(n)，則候選答案的評分為0。
• Consistency：考察模型回答問題的一致性，對于同一張圖片的不同問題，回答不應該自相矛盾。
• Validity：考察模型回答問題的有效性，如顏色相關的問題，模型的回答應該是一種顏色。
• Plausibility：考察模型回答問題的合理性，如蘋果有紅色和綠色，但是沒有紫色的，所以在問蘋果顏色時，不能出現紫色的答案。
• Distribution：考察預測答案的分布與真實答案的分布之間的距離，如果模型只預測那些經常出現的答案，忽略出現次數少的答案，則此分數較低。
• Grounding：考察模型是否將attention放在了準確的區(qū)域。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Visual Question Answering概述的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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