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基于神经网络的视觉问答技术研究综述
基于神经网络的视觉问答技术研究综述
摘要：视觉问答（VisualQuestionAnswering,VQA）是一项将计算机视觉（ComputerVision）和自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）结合起来的任务，旨在使计算机能够根据用户提出的问题从图像中理解并准确回答问题。近年来，随着深度学习的发展和大规模数据集的建立，基于神经网络的视觉问答技术取得了巨大突破。
本文首先介绍了视觉问答任务的研究背景和意义。接着，介绍了基于神经网络的视觉问答技术的发展历程。然后，对当前主流的视觉问答方法进行了综述和分类，并详细介绍了每一类方法的核心思想与关键技术。最后，分析了当前视觉问答方法存在的挑战与问题，并展望了未来的研究方向。
关键词：视觉问答，神经网络，图像理解，自然语言处理，深度学习
1.引言
1.1视觉问答任务的背景和意义
1.2基于神经网络的视觉问答技术的发展
2.基于图像特征的视觉问答方法
2.1基于传统特征的方法
2.2基于深度学习特征的方法
3.基于文本特征的视觉问答方法
3.1基于文本匹配的方法
3.2基于注意力机制的方法
4.融合图像与文本特征的视觉问答方法
4.1单模态融合方法
4.2多模态融合方法
5.视觉问答方法的评估指标与数据集
5.1评估指标
5.2数据集
6.当前视觉问答方法的挑战与问题
6.1计算复杂性
6.2知识获取和推理能力
6.3数据偏见和公平性
7.未来的研究方向
7.1结合知识图谱的视觉问答方法
7.2跨模态推理与对话性视觉问答方法
7.3增强学习与迁移学习在视觉问答中的应用
8.结论
参考文献
本文将基于神经网络的视觉问答技术进行了全面综述。通过对当前主流的视觉问答方法进行分类和分析，可以清晰地了解每一类方法的核心思想与关键技术。此外，还对视觉问答方法存在的挑战与问题进行了深入分析，并展望了未来的研究方向。相信本综述能够为进一步研究和应用视觉问答技术提供参考和指导。