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…
VQA（视觉问答）现在的主要挑战是什么？ - 知乎
Dyn-VQA是一个包含动态问题的视觉问答数据集，要求模型灵活提供知识检索解决方案，其中查询、工具和检索时间都是可变的。 包含1452个动态问题，这些问题需要复杂的多模态知识检索来解决。 这些 …
加拿大冰酒VQA认证是什么意思 - 知乎
Apr 25, 2022 · VQA是加拿大葡萄酒的原产地名称系统，全称为酒商质量联盟 (Vintners Quality Alliance)，相当于法国的AOC、意大利的DOC和德国的QMP等级。 VQA规定了冰酒上市销售前的葡 …
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 …
视觉问答 (VQA)有什么用？ - 知乎
最近在调研VQA的论文，突然想到一个问题，视觉问答究竟有什么用？计算机视觉毫无疑问有重大的落地价值，…
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。
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， …
如何利用多模态大模型对视频内容进行检索和问答？ - 知乎
Dyn-VQA数据集是通过专业AI研究人员手动标注构建的，包含1452个动态问题。 这些问题的答案更新频率、推理步数和是否需要外部视觉知识各不相同。 Dyn-VQA的独特之处在于其问题的动态性和复杂 …
求助：视频质量评价相关（VQA），有没有比较好的算法？ - 知乎
求助：视频质量评价相关（VQA），有没有比较好的算法？ 求助各位大神： 1、视频质量该如何评价，要做全参考和无参考视频质量评价，现在遇到的主要问题是：1）时域特征该如何评价，2）时域和空 …