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.
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.
Техническа информация
Типичният VQA модел кодира изображението (CNN или визуален трансформатор) и въпроса (трансформиращ текстов кодер), след което ги слива, често с кръстосано внимание, така че въпросителните думи обръщат внимание на регионите на изображението. Слетият вектор захранва класификатор над общи отговори или езиков декодер за отворени отговори. Известна клопка е езиковата пристрастност: моделите могат да използват статистическите данни за отговорите и да игнорират изображението, което балансирани набори от данни като VQA v2.0 специално противодейства.
Стратегическо въздействие
Speed and scale
Visual AI може да автоматизира задачи за проверка, откриване и маркиране в мащаб.
Build choices
Творческите екипи могат да създават прототипи на концепции по-бързо с по-малко ръчни ревизии.
Team and workflow
Операциите могат да използват изображения и видео сигнали, които преди са били трудни за обработка.
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.
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
Рискове и предпазни огради
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.
Пътна карта за изпълнение
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
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Visual Question Answering quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Next guide
Отговаряне на въпроси
Frequently asked questions
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.