СледваСледващо ръководство
Отговаряне на въпроси
Езиков AI
РЪКОВОДСТВО за визуален AI
Визуално отговаряне на въпроси
Визуалният отговор на въпроси (VQA) позволява на системата да отговаря на въпроси на естествен език в свободна форма за изображение, като например „Колко души носят шапки?“ Изисква съвместно разбиране както на картината, така и на въпроса, за да се получи правилен отговор.
Чуйте това ръководствоAI-разказан · ~2 min
На тази страница2 минути четене
Дълбоко гмуркане
Визуалното отговаряне на въпроси съчетава компютърно зрение и обработка на естествен език: дадени изображение и въпрос, моделът връща отговор, който може да бъде една дума, кратка фраза или отговор да/не. Задачата беше популяризирана от набора от данни VQA (Antol et al., 2015) и неговата усъвършенствана версия VQA v2.0, която балансира отговорите, за да обезсърчи моделите да гадаят само от текст. Системите кодират изображението и въпроса, сливат двете представяния и след това прогнозират отговор, исторически чрез класифициране върху речник с фиксирани отговори. Днес големи модели на визуални езици като GPT-4V, LLaVA и PaLI обработват VQA с отворен край, разсъждения за обекти, атрибути, преброяване, пространствени отношения и дори текст, написан в изображения.
Внедряване в реалния свят
Позволяване на незрящи потребители да снимат продукт и да попитат „Какъв вкус е това?“ или „Каква е датата на изтичане?“
Отговаряне на въпроси относно диаграми, формуляри и сканирани документи (VQA на документи) в бизнес работни потоци
Захранване на асистенти за търговия на дребно и електронна търговия, които отговарят на „Това яке има ли качулка?“ от снимка на продукта
Подкрепа за медицински или научен преглед на изображения чрез отговаряне на целеви въпроси относно сканирания или микроскопски изображения
Бъдещето на визуалните отговори на въпроси
VQA се развива от класификация с кратки отговори към отворено, многоетапно визуално разсъждение с обяснения. Очаквайте по-добро боравене с броене, диаграми, диаграми и текст в изображение (VQA на документи), плюс видео VQA, което разсъждава с времето. Намаляването на пристрастията към прекия път и халюцинациите остава приоритет, както и заземяването на отговорите в конкретни области на изображението за доверие. Способните мултимодални асистенти все повече ще отговарят на визуални въпроси разговорно по телефони, в роботиката и в инструменти за достъпност, които помагат на потребителите да разпитват заобикалящата ги среда.
Прилагайки го на практика
Защо има значение
- Скорост и мащаб. Visual AI може да автоматизира задачи за проверка, откриване и маркиране в мащаб.
- Избор на билдове. Творческите екипи могат да създават прототипи на концепции по-бързо с по-малко ръчни ревизии.
- Екип и работен процес. Операциите могат да използват изображения и видео сигнали, които преди са били трудни за обработка.
Внимавайте за
- Правата върху изображението и съгласието могат да се превърнат в правни рискове, ако произходът е неясен.
- Производителността на модела може да варира в зависимост от осветлението, демографските данни и средата.
- Фалшивите положителни резултати могат да останат незабелязани, освен ако не се наблюдават праговете на достоверност.
Следващи стъпки
- Определете критерии за приемане за прецизност, извикване и разходи за грешки.
- Тествайте с данни, които съответстват на реалните производствени условия.
- Добавете преглед от човек за прогнози с ниска степен на сигурност или с голямо въздействие.
- Проследявайте дрейфа на модела и проверявайте отново след промени в камерата или набора от данни.
Продължете да изследвате
Безплатен бюлетин
Получавайте дневния AI бюлетин
Три проверени AI истории всяка делнична сутрин, написани на достъпен език. Безплатно завинаги, без реклами.
Един имейл всеки делничен ден. Отписване с едно кликване. Никога не продаваме и не споделяме вашия имейл адрес.
Тествайте себе си
Take the Visual Question Answering quiz
Незабавна обратна връзка за всеки отговор и сертификат за споделяне с подлежащ на проверка идентификационен номер, след като преминете курс.
Подкрепете безплатното AI образование. AI Understanding е 501(c)(3) с нестопанска цел — без реклами, без платен достъп, никога. Направете дарение
Често задавани въпроси
What is Visual Question Answering?
Визуалният отговор на въпроси (VQA) позволява на системата да отговаря на въпроси на естествен език в свободна форма за изображение, като например „Колко души носят шапки?“ Изисква съвместно разбиране както на картината, така и на въпроса, за да се получи правилен отговор.
Какви два входа приема системата за визуален отговор на въпроси?
VQA взема както изображение, така и въпрос за него, след което произвежда отговор, основан на изображението.
Защо наборът от данни VQA v2.0 е създаден с „балансирани“ отговори?
VQA v2.0 съчетава въпроси с изображения, които имат различни отговори, принуждавайки моделите действително да използват визуалния вход, вместо да използват текстови статистики.
Какво е „езиково отклонение“ във VQA?
Езиковото пристрастие е, когато моделът използва статистически данни за отговорите, свързани с формулирането на въпроса, вместо да гледа изображението.
Как много VQA модели съчетават изображение и информация за въпроси?
Моделите на VQA кодират всяка модалност и ги сливат, като често използват кръстосано внимание, така че въпросителните думи да обръщат внимание на съответните региони на изображението.
Класическите VQA системи често даваха отговори, правейки какво?
Много ранни модели на VQA третираха задачата като класификация на най-честите отговори, въпреки че съвременните модели генерират отворен текст.
Продължавай да учиш
Свързани ръководства
Още ръководства, избрани за тази тема