Visual Question Answering（VQA）是一种结合计算机视觉与自然语言处理的AI技术，通过分析图像内容并回答与之相关的问题来实现人机交互。以下是其核心要点：
1. 基本概念
VQA系统能够理解图像中的视觉信息，并基于此生成自然语言回答。例如：
- 输入：一张包含猫和狗的图片 + 问题“图片中有多少只动物？”
- 输出：答案“图片中有2只动物。”
2. 技术原理
VQA通常由以下模块组成：
- 图像编码器（如CNN）：提取图像特征
- 文本编码器（如Transformer）：处理问题语义
- 联合解码器：融合信息生成答案
3. 应用场景
- 教育：帮助视障人士理解图片内容
- 医疗：辅助诊断图像分析
- 智能客服：图像+文本的多模态交互
4. 挑战与发展方向
- 挑战：
- 图像与问题的语义对齐
- 处理复杂场景和歧义信息
- 发展方向：
- 结合大模型（如CLIP、FLAN）提升性能
- 探索更高效的多模态融合方法
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