可视化问题解答 (VQA)

视觉问答（VQA）是一项具有挑战性的多学科任务，处于计算机视觉（CV） 与自然语言处理（NLP）的交叉领域。与标准图像分类系统仅为图片分配标签不同，VQA系统旨在通过自然语言回答关于图像的开放式问题。 例如，当呈现一张街景照片时，用户可能提问："消防栓旁边的汽车是什么颜色？"要正确作答，人工智能必须理解问题本质，定位提及的物体（汽车、消防栓），理解其空间关系（旁边），并识别具体属性（颜色）。

该能力使视觉问答（VQA）成为现代多模态人工智能的基石，因为它要求模型同时对不同类型的数据进行推理。系统通常采用视觉编码器（如卷积神经网络（CNN）或视觉变换器（ViT））来解释视觉特征，以及文本编码器来处理语言查询。这些输入随后通过融合技术（通常借助注意力机制聚焦相关信息）进行整合。 或 Transformer ViT））来解读视觉特征，并通过文本编码器处理语言查询。随后运用融合技术整合这些输入，通常借助注意力机制聚焦图像中与问题词汇对应的关键区域。

实际应用

动态查询视觉数据的能力为各行各业开辟了广阔的可能性。

• 视障用户辅助技术：视觉质量评估（VQA）是实现无障碍应用的关键技术，例如"Be My Eyes"这类应用。通过集成VQA技术，用户可将智能手机摄像头对准周围环境，提出诸如"这瓶是洗发水还是护发素？"或"斑马线信号灯是绿灯吗？"等问题。系统实时处理视频流并提供语音回答，从而增强用户独立生活能力。
• 智能监控与安防：在安防人工智能领域，操作员常需筛选数小时的录像资料。借助支持视觉问答（VQA）的系统，安保人员可提出自然语言查询，例如"午夜后是否有红色卡车驶入装卸区？"或"佩戴安全帽的人数是多少？"这不仅简化了异常检测流程，更显著提升了响应速度。

视觉问答（VQA）与目标检测的关系

尽管存在端到端的视觉问答模型，但许多实际管道仍依赖于稳健的物体检测作为基础步骤。检测器负责识别和定位物体，为问答引擎提供必要的上下文信息。

例如，你可以使用YOLO26来提取物体类别和位置信息，这些信息随后可输入语言模型或专用推理模块。

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

区分视觉问答（VQA）与相关术语

区分视觉问答（VQA）与其他视觉-语言任务对于理解其独特作用至关重要。

• 视觉问答（VQA）与图像描述生成： 图像描述生成针对整张图像生成通用描述（例如"一只狗在草地上玩耍"）。视觉问答则更具体且具有交互性，它回答特定问题而非提供概括性总结。
• 视觉问答（VQA）与视觉定位：视觉定位专注于定位短语中提及的特定物体（例如，在"高个子男人"周围绘制边界框）。视觉问答则更进一步，不仅定位物体，还分析其属性或关系以回答问题。
• 视觉问答（VQA）与 光学字符识别（OCR）： OCR从图像中提取文本。虽然VQA可能借助OCR来回答"标牌上写着什么？"这类问题，但VQA是更广泛的能力，涵盖对物体、动作和场景的理解，而不仅限于读取文本。

现代研究常利用VQA数据集等大规模数据集来训练这些模型，使其能够在数百万张图像-问题配对中实现泛化能力。随着大型语言模型（LLMs）的持续演进，视觉问答能力正日益被直接整合到基础模型中，纯视觉任务与纯语言任务之间的界限正日益模糊。