Trả lời câu hỏi trực quan (VQA)

Trả lời câu hỏi trực quan (Visual Question Answering - VQA) là một nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo phức tạp nằm ở giao điểm của Thị giác máy tính (Computer Vision - CV) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) . Không giống như phân loại hình ảnh truyền thống, chỉ gán một nhãn duy nhất cho một bức ảnh, hệ thống VQA được thiết kế để trả lời các câu hỏi mở bằng ngôn ngữ tự nhiên về nội dung trực quan của một hình ảnh. Ví dụ, với một bức ảnh chụp nhà bếp, người dùng có thể hỏi, "Bếp đã được bật chưa?" hoặc "Có bao nhiêu quả táo trong bát?" Để trả lời chính xác, mô hình phải hiểu ngữ nghĩa của văn bản, xác định các đối tượng liên quan trong khung cảnh và suy luận về các thuộc tính và mối quan hệ không gian của chúng.

Khả năng này biến VQA trở thành một thành phần cơ bản của trí tuệ nhân tạo đa phương thức hiện đại, vì nó đòi hỏi xử lý đồng thời các loại dữ liệu khác nhau. Kiến trúc thường bao gồm một bộ mã hóa hình ảnh, chẳng hạn như Mạng thần kinh tích chập (CNN) hoặc Bộ chuyển đổi hình ảnh (ViT) , để trích xuất các đặc điểm từ hình ảnh, và một bộ mã hóa văn bản để xử lý truy vấn ngôn ngữ. Các hệ thống tiên tiến sử dụng cơ chế chú ý để căn chỉnh các khái niệm văn bản với các vùng cụ thể của hình ảnh, cho phép AI "xem xét" các phần liên quan của ảnh trước khi đưa ra câu trả lời.

Ứng dụng thực tiễn và tầm quan trọng

Khả năng truy vấn dữ liệu trực quan một cách linh hoạt đã dẫn đến những ứng dụng mang tính đột phá trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, giúp tăng cường tự động hóa và khả năng truy cập.

• Công nghệ hỗ trợ: VQA rất quan trọng đối với các ứng dụng hỗ trợ người khiếm thị. Các công cụ như Be My Eyes có thể tận dụng VQA để cho phép người dùng chụp ảnh môi trường xung quanh và đặt các câu hỏi như, "Đây là chai dầu gội hay dầu xả?" hoặc "Liệu có an toàn để qua đường không?". Điều này thúc đẩy tính tự lập cao hơn bằng cách chuyển đổi thông tin hình ảnh thành câu trả lời bằng âm thanh.
• Chẩn đoán y khoa: Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe , hệ thống VQA hỗ trợ các bác sĩ X quang bằng cách phân tích hình ảnh y tế. Một bác sĩ có thể hỏi hệ thống về ảnh chụp X quang những câu hỏi như: "Có dấu hiệu gãy xương ở vùng trên bên trái không?" Các nhà nghiên cứu tại Viện Y tế Quốc gia (NIH) đã nghiên cứu VQA để tối ưu hóa quá trình ra quyết định lâm sàng và giảm thiểu sai sót trong chẩn đoán.
• Giám sát thông minh: Các hệ thống an ninh hiện đại sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích hàng giờ video. Thay vì xem xét thủ công, người vận hành có thể hỏi, "Có phải một chiếc xe tải màu đỏ đã vào khu vực bốc dỡ hàng sau nửa đêm?" VQA cho phép phát hiện bất thường nhanh chóng dựa trên các tiêu chí cụ thể thay vì các cảnh báo chuyển động chung chung.

Vai trò của việc phát hiện đối tượng trong VQA

Trong khi một số mô hình VQA được huấn luyện từ đầu đến cuối, nhiều mô hình khác lại dựa vào một hệ thống phát hiện đối tượng mạnh mẽ để xác định các yếu tố trong cảnh trước tiên. Việc định vị chính xác các đối tượng cung cấp ngữ cảnh cần thiết cho công cụ suy luận. Mô hình Ultralytics YOLO26 đóng vai trò là nền tảng tuyệt vời cho các quy trình này nhờ độ chính xác cao và hiệu năng thời gian thực.

Ví dụ, các nhà phát triển có thể sử dụng YOLO26 để trích xuất các lớp đối tượng và hộp giới hạn, sau đó đưa chúng vào Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) hoặc mô-đun suy luận chuyên dụng để trả lời các truy vấn của người dùng. Việc quản lý các tập dữ liệu để huấn luyện các hệ thống phát hiện này thường được đơn giản hóa bằng cách sử dụng Nền tảng Ultralytics , giúp đơn giản hóa việc chú thích và huấn luyện trên đám mây.

Sau đây Python Ví dụ này minh họa cách sử dụng YOLO26 để trích xuất ngữ cảnh hình ảnh (các đối tượng và vị trí của chúng) từ một bức ảnh, đây là bước chính trong quy trình VQA:

from ultralytics import YOLO

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

# Run inference to detect objects, providing context for VQA
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display detected classes (e.g., 'bus', 'person') to verify scene understanding
for result in results:
    result.show()  # Visualize the detections

Phân biệt VQA với các khái niệm liên quan

Việc phân biệt VQA với các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ hình ảnh tương tự sẽ giúp hiểu rõ phạm vi độc đáo của nó.

• So sánh VQA và Chú thích ảnh: Chú thích ảnh tạo ra mô tả chung chung, tĩnh cho toàn bộ hình ảnh (ví dụ: "Một con chó đang chơi trong công viên"). VQA mang tính tương tác và cụ thể hơn; nó cung cấp câu trả lời nhắm mục tiêu cho câu hỏi của người dùng thay vì một bản tóm tắt chung chung.
• So sánh VQA và Định vị trực quan: Định vị trực quan tập trung vào việc xác định vị trí của một đối tượng cụ thể được đề cập trong một cụm từ văn bản bằng cách vẽ một khung bao quanh đối tượng đó. VQA tiến xa hơn bằng cách phân tích các thuộc tính, hành động hoặc số lượng của các đối tượng được tìm thấy.
• VQA so với OCR: Trong khi Nhận dạng ký tự quang học (OCR) chỉ dùng để trích xuất văn bản từ hình ảnh, VQA có thể kết hợp OCR để trả lời các câu hỏi như "Biển báo đường phố ghi gì?". Tuy nhiên, chức năng chính của VQA bao gồm khả năng hiểu bối cảnh rộng hơn, không chỉ đơn thuần là đọc văn bản.

Các nhà nghiên cứu tiếp tục thúc đẩy lĩnh vực này bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu chuẩn quy mô lớn như Bộ dữ liệu VQA , giúp các mô hình khái quát hóa trên hàng triệu cặp hình ảnh-câu hỏi. Khi phần cứng được cải thiện, cho phép độ trễ suy luận nhanh hơn, VQA ngày càng trở nên khả thi cho các ứng dụng di động và biên thời gian thực.