Візуальний AI GUIDE
Візуальна відповідь на питання
Візуальна відповідь на запитання (VQA) дозволяє системі відповідати на запитання природною мовою у вільній формі про зображення, наприклад «Скільки людей носять капелюхи?» Щоб дати правильну відповідь, потрібно спільно зрозуміти і картинку, і запитання.
Послухайте цей посібникШІ-розказаний · ~2 min
На цій сторінці2 хвилини читання
Глибоке занурення
Функція Visual Question Answering поєднує комп’ютерний зір і обробку природної мови: якщо отримати зображення та запитання, модель повертає відповідь, яка може бути одним словом, короткою фразою або відповіддю «так/ні». Завдання було популяризовано набором даних VQA (Antol та ін., 2015) та його вдосконаленою версією VQA v2.0, яка збалансувала відповіді, щоб перешкодити моделям вгадувати лише текст. Системи кодують зображення та запитання, зливають два уявлення, а потім передбачають відповідь, історично класифікуючи за фіксованим словником відповідей. Сьогодні великі моделі візуальної мови, такі як GPT-4V, LLaVA та PaLI, обробляють відкриту VQA, міркуючи про об’єкти, атрибути, кількість, просторові відносини та навіть текст, написаний усередині зображень.
Реалізація в реальному світі
Дозвольте незрячим користувачам сфотографувати продукт і запитати: «Який це смак?» або «Який термін придатності?»
Відповіді на запитання щодо діаграм, форм і сканованих документів (VQA документів) у бізнес-процесах
Підтримка помічників роздрібної торгівлі та електронної комерції, які відповідають на запитання «Чи є у цієї куртки капюшон?» з фото товару
Підтримка огляду медичних або наукових зображень шляхом відповідей на цільові запитання про сканування або мікроскопічні зображення
Майбутнє візуальних відповідей на запитання
VQA розвивається від класифікації коротких відповідей до відкритого, багатоетапного візуального міркування з поясненнями. Очікуйте кращої обробки підрахунку, діаграм, діаграм і тексту в зображенні (документ VQA), а також відео VQA, який міркує з часом. Зменшення упередженості ярликів і галюцинацій залишається пріоритетом, як і заземлення відповідей у певних областях зображення для довіри. Здібні мультимодальні помічники все частіше відповідатимуть на візуальні запитання в розмові по телефону, у робототехніці та в інструментах доступності, які допомагають користувачам опитувати оточення.
Застосування на практиці
Чому це важливо
- Швидкість і масштаб. Візуальний штучний інтелект може автоматизувати масштабні завдання перевірки, виявлення та позначення тегами.
- Створіть вибір. Творчі групи можуть створювати прототипи концепцій швидше з меншою кількістю переглядів вручну.
- Команда та робочий процес. Операції можуть використовувати зображення та відеосигнали, які раніше було важко обробити.
Зверніть увагу на
- Права на зображення та згода можуть стати юридичними ризиками, якщо походження невідоме.
- Продуктивність моделі може відрізнятися залежно від освітлення, демографічних показників і середовища.
- Помилкові спрацьовування можуть залишитися непоміченими, якщо не відстежувати пороги довіри.
Наступні кроки
- Визначте критерії прийнятності для точності, відкликання та вартості помилок.
- Тестуйте з даними, які відповідають реальним умовам виробництва.
- Додайте перевірку людиною для прогнозів із низьким рівнем достовірності або високого впливу.
- Відстежуйте дрейф моделі та повторно перевіряйте після зміни камери або набору даних.
Продовжуйте досліджувати
Безплатний розсилок
Отримуйте щоденне зведення новин про ШІ
Три перевірені історії про ШІ щоробочого ранку, написані простою мовою. Безплатно назавжди, без реклами.
Один лист щотижня з понеділка по п'ятницю. Відписатися в один клік. Ми ніколи не продаємо та не передаємо вашу адресу.
Перевір себе
Take the Visual Question Answering quiz
Миттєва зворотна связь на кожну відповідь та сертифікат із перевіреним ідентифікатором, яким можна поділитися, після проходження курсу.
Підтримайте безплатну освіту у сфері ШІ. AI Understanding — це некомерційна організація 501(c)(3) — без реклами, без платних стін, назавжди. Зробіть пожертву
Часті запитання
What is Visual Question Answering?
Візуальна відповідь на запитання (VQA) дозволяє системі відповідати на запитання природною мовою у вільній формі про зображення, наприклад «Скільки людей носять капелюхи?» Щоб дати правильну відповідь, потрібно спільно зрозуміти і картинку, і запитання.
Які два входи використовує система візуальних відповідей на питання?
VQA бере як зображення, так і запитання про нього, а потім дає відповідь, засновану на зображенні.
Чому набір даних VQA v2.0 було створено зі «збалансованими» відповідями?
VQA v2.0 поєднує запитання із зображеннями, які мають різні відповіді, змушуючи моделі фактично використовувати візуальний вхід, а не текстову статистику.
Що таке «мовне упередження» у VQA?
Мовне упередження — це коли модель використовує статистику відповідей, прив’язану до формулювання запитання, замість того, щоб дивитися на зображення.
Як багато моделей VQA поєднують зображення та інформацію про питання?
Моделі VQA кодують кожну модальність і поєднують їх, часто використовуючи перехресну увагу, щоб запитальні слова звертали увагу на відповідні області зображення.
Класичні системи VQA часто дають відповіді, роблячи що?
Багато ранніх моделей VQA трактували завдання як класифікацію найчастіших відповідей, хоча сучасні моделі створюють відкритий текст.
Продовжуйте вчитися
Пов'язані посібники
Інші посібники, вибрані для цієї теми