Görsel Soru Yanıtlama (VQA)

Görsel Soru Yanıtlama (VQA), Bilgisayar Görme (CV) ve Doğal Dil İşleme (NLP) alanlarının kesişiminde yer alan zorlu bir çok disiplinli görevdir. Sistemin bir resme basitçe bir etiket atadığı standart görüntü sınıflandırmasından farklı olarak, VQA sistemleri doğal dil kullanarak bir görüntü hakkında açık uçlu soruları yanıtlamak üzere tasarlanmıştır. Örneğin, bir sokak sahnesinin fotoğrafı sunulduğunda, kullanıcı "Yangın musluğunun yanındaki arabanın rengi nedir?" diye sorabilir. Doğru cevap vermek için, yapay zeka soruyu anlamalı, bahsedilen nesneleri (araba, yangın musluğu) bulmalı, bunların uzamsal ilişkisini (yanında ) anlamalı ve belirli özelliği (renk) tanımlamalıdır.

Bu yetenek, VQA'yı modern çok modlu yapay zekanın temel taşı haline getirir, çünkü farklı türdeki verileri aynı anda değerlendirebilen bir model gerektirir. Sistem genellikle görsel özellikleri yorumlamak için Convolutional Neural Network (CNN) veya Görsel Dönüştürücü (ViT) gibi bir görsel kodlayıcı kullanır ve dilbilimsel sorguyu işlemek için bir metin kodlayıcı kullanır. Bu girdiler daha sonra füzyon teknikleri kullanılarak birleştirilir ve genellikle dikkat mekanizmasından yararlanarak sorudaki kelimelere karşılık gelen görüntünün ilgili kısımlarına odaklanır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Görsel verileri dinamik olarak sorgulama yeteneği, çeşitli sektörlerde önemli olanaklar sunmaktadır.

• Görme Engelli Kullanıcılar için Yardımcı Teknoloji: VQA, Be My Eyes gibi erişilebilirlik uygulamaları için kritik bir teknolojidir. VQA'yı entegre ederek, bu uygulamalar kullanıcıların akıllı telefonlarının kamerasını çevrelerine doğrultarak "Bu şişe şampuan mı, saç kremi mi?" veya "Yaya geçidi ışığı yeşil mi?" gibi sorular sormasına olanak tanır. Sistem, canlı video akışını işler ve sesli bir cevap vererek daha fazla bağımsızlık sağlar.
• Akıllı Gözetim ve Güvenlik: Güvenlik alanında yapay zeka kullanımıyla, operatörler genellikle saatlerce süren görüntüleri incelemek zorunda kalırlar. Manuel inceleme yerine, VQA özellikli bir sistem güvenlik personelinin "Kırmızı kamyon gece yarısından sonra yükleme rampasına girdi mi?" veya "Kaç kişi baret takıyor?" gibi doğal sorular sormasına olanak tanır. Bu, anormallik tespit sürecini kolaylaştırır ve müdahale sürelerini iyileştirir.

VQA'nın Nesne Algılama ile İlişkisi

Uçtan uca VQA modelleri mevcut olsa da, birçok pratik süreç temel adım olarak sağlam nesne algılamaya dayanır. Bir algılayıcı nesneleri tanımlar ve konumlarını belirler, bu da cevap motoru için gerekli bağlamı sağlar.

Örneğin, YOLO26'yı kullanarak nesne sınıflarını ve konumlarını çıkarabilir ve bunları bir dil modeline veya özel bir akıl yürütme modülüne aktarabilirsiniz.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model (latest generation)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image to detect objects
# VQA systems use these detections to understand scene content
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Print detected classes (e.g., 'bus', 'person') which answer "What is in the image?"
for r in results:
    print(r.boxes.cls)  # Class indices
    r.show()  # Visualize the context

VQA'yı İlgili Terimlerden Ayırma

VQA'nın özel rolünü anlamak için onu diğer görme-dil görevlerinden ayırmak önemlidir.

• VQA ve Görüntü Altyazıları: Görüntü altyazıları, görüntünün tamamı hakkında genel bir açıklama oluşturur (örneğin, "Çimlerde oynayan bir köpek"). VQA ise daha spesifik ve etkileşimlidir; genel bir özet sunmak yerine, hedeflenen bir soruyu yanıtlar.
• VQA ve Görsel Temellendirme: Görsel temellendirme, bir cümlede bahsedilen belirli bir nesneyi bulmaya odaklanır (örneğin, "uzun boylu adam"ın etrafına bir sınır kutusu çizmek). VQA ise bir adım daha ileri giderek, nesneyi bulmakla kalmaz, aynı zamanda bir sorguyu yanıtlamak için nesnenin özelliklerini veya ilişkilerini de analiz eder.
• VQA ve Optik Karakter Tanıma (OCR): OCR, görüntülerden metin çıkarır. VQA, "Tabelada ne yazıyor?" gibi bir soruyu yanıtlamak için OCR'yi kullanabilir, ancak VQA, sadece metin okumakla kalmayıp nesneleri, eylemleri ve sahneleri anlamayı da kapsayan daha geniş bir yetenektir.

Modern araştırmalar, bu modelleri eğitmek için genellikle VQA Veri Seti gibi büyük ölçekli veri setlerini kullanır ve milyonlarca görüntü-soru çifti arasında genelleme yapmalarına yardımcı olur. Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) gelişmeye devam ettikçe , VQA yetenekleri giderek daha fazla temel modellere doğrudan entegre ediliyor ve saf görme ile saf dil görevleri arasındaki sınırlar bulanıklaşıyor.