Trả lời câu hỏi trực quan (VQA)

Trả lời câu hỏi hình ảnh (Visual Question Answering - VQA) là một nhiệm vụ đa ngành đầy thách thức, 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 tiêu chuẩn, nơi một hệ thống chỉ đơn giản là gán nhãn cho một bức ảnh, các hệ thống VQA được thiết kế để trả lời các câu hỏi mở về một hình ảnh bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, nếu được cung cấp một bức ảnh về cảnh đường phố, người dùng có thể hỏi, "Chiếc xe bên cạnh trụ cứu hỏa có màu gì?" Để trả lời chính xác, AI phải hiểu câu hỏi, xác định vị trí các đối tượng được đề cập (xe hơi, trụ cứu hỏa), hiểu mối quan hệ không gian của chúng (bên cạnh) và xác định thuộc tính cụ thể (màu sắc).

Khả năng này biến VQA trở thành nền tảng của trí tuệ nhân tạo đa phương thức hiện đại, vì nó yêu cầu một mô hình phải suy luận đồng thời trên nhiều loại dữ liệu khác nhau. Hệ thống thường sử dụng bộ mã hóa hình ảnh, chẳng hạn như Mạng thần kinh tích chập (CNN) hoặc Bộ chuyển đổi hình ảnh (ViT) , để diễn giải các đặc điểm hình ảnh, và bộ mã hóa văn bản để xử lý truy vấn ngôn ngữ. Sau đó, các đầu vào này được kết hợp bằng các kỹ thuật hợp nhất, thường tận dụng cơ chế chú ý để tập trung vào các phần liên quan của hình ảnh tương ứng với các từ trong câu hỏi.

Các Ứng dụng Thực tế

Khả năng truy vấn dữ liệu trực quan một cách linh hoạt mở ra nhiều khả năng đáng kể trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

• Công nghệ hỗ trợ người dùng khiếm thị: VQA là một công nghệ quan trọng đối với các ứng dụng hỗ trợ tiếp cận như Be My Eyes . Bằng cách tích hợp VQA, các ứng dụng này cho phép người dùng hướng camera điện thoại thông minh của họ vào môi trường xung quanh và đặt các câu hỏi như: "Đây là chai dầu gội hay dầu xả?" hoặc "Đèn tín hiệu giao thông có màu xanh lá cây không?". Hệ thống xử lý nguồn cấp dữ liệu video trực tiếp và cung cấp câu trả lời bằng âm thanh, giúp người dùng tự lập hơn.
• Giám sát và An ninh Thông minh: Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) ứng dụng trong an ninh , các nhà điều hành thường phải xem xét hàng giờ dữ liệu camera. Thay vì xem xét thủ công, hệ thống hỗ trợ VQA cho phép nhân viên an ninh đặt các câu hỏi tự nhiên như: "Có phải một chiếc xe tải màu đỏ đã vào khu vực bốc dỡ hàng sau nửa đêm?" hoặc "Có bao nhiêu người đang đội mũ bảo hiểm?". Điều này giúp đơn giản hóa quy trình phát hiện bất thường và cải thiện thời gian phản hồi.

Mối liên hệ giữa VQA và phát hiện đối tượng

Mặc dù các mô hình VQA từ đầu đến cuối đã tồn tại, nhiều quy trình thực tế vẫn dựa vào khả năng phát hiện đối tượng mạnh mẽ như một bước nền tảng. Bộ phát hiện xác định và định vị các đối tượng, cung cấp ngữ cảnh cần thiết cho công cụ trả lời.

Ví dụ, bạn có thể sử dụng YOLO26 để trích xuất các lớp đối tượng và vị trí, sau đó đưa chúng vào mô hình ngôn ngữ hoặc mô-đun suy luận chuyên dụng.

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

Phân biệt VQA với các thuật ngữ liên quan

Điều quan trọng là phải phân biệt VQA với các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ hình ảnh khác để hiểu rõ vai trò cụ thể của nó.

• So sánh VQA và Chú thích ảnh : Chú thích ảnh tạo ra mô tả chung chung cho toàn bộ hình ảnh (ví dụ: "Một con chó đang chơi trên cỏ"). VQA cụ thể và tương tác hơn; nó trả lời một câu hỏi cụ thể thay vì cung cấp một bản tóm tắt chung chung.
• So sánh VQA và Định vị hình ảnh : Định vị hình ảnh tập trung vào việc xác định vị trí của một đối tượng cụ thể được đề cập trong một cụm từ (ví dụ: vẽ một khung bao quanh "người đàn ông cao"). VQA tiến thêm một bước bằng cách không chỉ xác định vị trí đối tượng mà còn phân tích các thuộc tính hoặc mối quan hệ của nó để trả lời truy vấn.
• So sánh VQA và Nhận dạng ký tự quang học (OCR) : OCR trích xuất văn bản từ hình ảnh. Trong khi VQA có thể sử dụng OCR để trả lời câu hỏi như "Biển báo này viết gì?", VQA có khả năng rộng hơn, bao gồm việc hiểu các đối tượng, hành động và khung cảnh, chứ không chỉ đơn thuần là đọc văn bản.

Nghiên cứu hiện đại thường sử dụng các tập dữ liệu quy mô lớn như Tập dữ liệu VQA để huấn luyện các mô hình này, giúp chúng khái quát hóa trên hàng triệu cặp hình ảnh-câu hỏi. Khi các Mô hình Ngôn ngữ Quy mô lớn (LLM) tiếp tục phát triển, khả năng VQA ngày càng được tích hợp trực tiếp vào các mô hình nền tảng, làm mờ ranh giới giữa các nhiệm vụ thị giác thuần túy và các nhiệm vụ ngôn ngữ thuần túy.