VQA:同图换问题,同问换图
VQA 的目标是 。问题 不只是输出旁的装饰,而是决定应该从图像中读取什么:问“有几个人”需要数量,问“谁拿球”需要关系,问“球是什么颜色”需要属性。保持图像固定,改变问题,正确答案就可能改变;保持问题固定,改变相关图像,正确答案也应变化。
一个封闭答案模型可以在预设词表里分类,一个生成式模型可以逐词回答。前者易于定义准确率,但答案范围受词表限制;后者表达更灵活,却需要处理同义表达、冗长回答和证据对应。不能只把分类头输出的一个标签换成长句,就称为具有新的视觉推理能力。
语言先验是有用的知识,也可能成为捷径。如果训练里“左边物体什么颜色”通常答红色,question-only 模型能取得不错成绩,却无法应对同问题下的蓝物体。VQA v2 的研究用相同问题、不同正确答案的成对图像,加强视觉证据在评价中的作用。这种设计把“答对”进一步变成“答对所需的信息确实来自图像”。
课堂上可先固定图 A 左红右蓝:问左颜色答红,问右颜色答蓝。再换成左蓝右红的图 B,保持左颜色问题,此时应答蓝。三次比较让图像条件和问题条件分别显示作用。读取场景字典中的 left_color 是已知属性 oracle,它能检验问答逻辑,但不能检验从像素感知颜色。
