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- VQA（视觉问答）现在的主要挑战是什么？ - 知乎
VQA有什么挑战？ 比起accuracy的提升和模型model设计的挑战，我更想说的，是我们怎么定义这个任务，怎么设计数据集和怎么设计评价标准。
- 计算机视觉问答VQA - 知乎
VQA是什么？ VQA表面上看只是一个，输入 图片和问题，要求预测答案的任务。 但深层次，VQA is a Turing test for vision [1] and language。 作为一种图灵测试…
- 视觉问答（VQA）? - 知乎
# 1 引言 对于视觉问答任务而言，其中比较重要的部分就是两种模态的特征融合。目前对于特征融合最先进的技术是双线性池化，该技术有很多的变体。我们主要围绕双线性池化这种模态融合的方法展开总结。其中MUTAN方法的代码，我已经放在这个链接里面 MUTAN代码。本文仅供大家参考，所有方法
- CVPR 2025有哪些值得关注的文章？ - 知乎
据统计，CVPR 2025共收到13,008篇有效投稿，最终接收了2,878篇论文，接收率为 22 1%。 为了更好的搞好我的AI4Science研究（水文章），虽然不是科班出身，但每年还是要关注一下这场计算机视觉领域最受瞩目的会议。 不过将近3000篇论文，全都看一遍是不可能的。 我找到了一个report，据说是由IEEE计算机
- 加拿大冰酒VQA认证是什么意思 - 知乎
VQA的全称是Vintners Quality Alliance，中文是加拿大酒商质量联盟，用来表示加拿大原产地名称系统，其级别相当于法国的AOC。标有VQA的加拿大冰酒一般生产标准和质量把控比较严格。
- VQA视觉问答应用场景？ - 知乎
此外，VQA适合自动评估，因为许多开放式答案只包含几个单词或一组封闭的答案，可以以多项选择格式提供。 我们提供了一个包含~0 25M图像、~0 76M问题和~10M答案（此httpURL）的数据集，并讨论它提供的信息。 提供了许多VQA基线和方法，并与人类表现进行了比较。
- 基于深度学习的VQA（视觉问答）技术 - 知乎
与VQA类似——看图说话（Image Caption）任务也同时涉及到CV和NLP两个领域，但是与VQA不同的是看图说话只需要产生对图片的一般性描述，而视觉问答根据问题的不同仅聚焦与图片中的某一部分，而且某些问题还需要一定的常识推理才能做出回答。例如图2中的第一个问题，你能在这停车吗？计算机需要
- 为什么Clip可以用于zero shot分类？ - 知乎
4 Few-shot 解决VQA问题 文中还验证了CLIP + few-shot learning能给VQA任务带来多少提升，通过在小样本上finetune CLIP模型的部分参数，提升CLIP在zero-shot VQA上的效果。
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