Exploring Advanced Techniques for Visual Question Answering: A Comprehensive Comparison
作者: Aiswarya Baby, Tintu Thankom Koshy
发布时间: 2025-02-24
来源: arxiv
研究方向: 视觉问答（Visual Question Answering，VQA）
主要内容
本文深入探讨了视觉问答领域中的先进技术，对比分析了五种高级VQA模型：ABC-CNN、KICNLE、掩码视觉和语言模型、BLIP-2和OFA，它们各自采用不同的方法来解决VQA中的挑战。
主要贡献
1. 全面比较了五种先进的VQA模型，为研究者提供了关于不同模型优劣的参考。
2. 分析了现有VQA模型面临的挑战，如数据集偏差、模型复杂性有限、常识推理差距、评估方法刚性以及现实世界场景的泛化。
3. 详细介绍了每种模型的技术细节和优势，为VQA领域的研究者提供了理论指导。
4. 通过实验验证了不同模型在VQA任务上的表现，为实际应用提供了参考。
研究方法
1. 深度学习模型：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等。
2. 注意力机制：用于关注图像中与问题相关的区域。
3. 知识增强：通过外部知识库来补充信息空白。
4. 掩码语言模型（MLM）和掩码图像模型（MIM）：用于多模态表示学习。
5. 预训练：使用冻结的图像编码器和大型语言模型（LLM）进行预训练。
实验结果
实验结果表明，不同的模型在VQA任务上各有优劣，其中KICNLE和掩码视觉和语言模型在推理和跨模态对齐方面表现出色，BLIP-2在数据效率和零样本能力方面具有优势，OFA在多任务和泛化方面表现出优异的性能。
未来工作
未来研究可以关注以下方向：1）开发更有效的融合视觉和语言信息的模型；2）探索新的知识增强方法，提高模型的推理能力；3）研究更有效的预训练策略，提高模型在零样本和少样本场景下的性能。