【有啥问啥】多模态理解大模型之视觉问答 (VQA) 技术详解

多模态理解大模型之视觉问答 (VQA) 技术详解

近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进展，特别是大型语言模型（LLM）的兴起，使得机器在自然语言处理方面展现出前所未有的能力。然而，真实世界是多模态的，仅仅理解文本信息对于构建通用人工智能来说远远不够。为了让模型能够像人类一样理解世界，多模态理解成为了一个重要的研究方向。而视觉问答 (Visual Question Answering, VQA) 正是多模态理解领域中的一个核心任务，它要求模型能够理解图像内容并回答与之相关的自然语言问题。

本文将深入浅出地介绍 VQA 技术，包括其基本概念、核心模型架构、公式推导以及实际应用案例，希望能帮助读者全面了解这项 fascinating 的技术。

什么是视觉问答 (VQA)？

顾名思义，视觉问答 (VQA) 任务的目标是让机器能够观看图像，并回答关于图像内容的自然语言问题。 简单来说，VQA 就像是给机器看一张图片，然后你可以像问人类朋友一样提出各种问题，例如：

• 图像内容描述性问题: “图中的动物是什么？”、“图中人物在做什么？”
• 图像属性判断性问题: “图中天空是晴朗的吗？”、“图中的食物是热的吗？”
• 图像计数问题: “图中有几只猫？”、“图中有多少辆车？”
• 开放式问题: “这张图片表达了什么情感？”、“根据图片，接下来可能会发生什么？”

VQA 任务的输入是：一张图像 (Image) 和一个关于该图像的自然语言问题 (Question)。 输出是：针对该问题的自然语言答案 (Answer)。

[Image of Example of VQA task. Input: Image of a cat and a question “What color is the cat?”. Output: “Brown.”]

VQA 的难点在于它不仅仅需要模型具备视觉感知能力（识别图像中的物体、场景、关系等），还需要自然语言理解能力（理解问题的意图），以及将视觉信息和语言信息进行有效融合和推理的能力，最终才能给出准确的答案。 这也使得 VQA 成为衡量多模态理解模型能力的重要 benchmark。

VQA 的模型架构： 从单模态到多模态融合

早期的 VQA 模型通常基于单模态处理，例如只关注图像特征或者只关注文本特征，然后进行简单的拼接或关联。但这种方法显然无法有效捕捉图像和文本之间的深层语义关联。 现代 VQA 模型的设计思路逐渐转向多模态融合，旨在更有效地整合视觉和语言信息。

一个典型的 VQA 模型架构通常包含以下几个核心模块：

1. 图像编码器 (Image Encoder)： 负责从输入图像中提取视觉特征。 常见的图像编码器包括卷积神经网络 (CNNs)，例如 ResNet、VGG 等。 这些 CNN 网络能够学习到图像的层次化特征表示，从底层的边缘、纹理到高层的物体、场景等。

   • 公式表示： 假设输入图像为 $I$，图像编码器为 $E_{image}$，则提取的图像特征可以表示为：

     $V=E_{image}(I)$

     其中，$V$ 代表图像的视觉特征向量或特征图。

2. 文本编码器 (Text Encoder)： 负责从输入的自然语言问题中提取文本特征。 常见的文本编码器包括循环神经网络 (RNNs) 例如 LSTM、GRU，以及 Transformer 网络例如 BERT、GPT 等。 这些文本编码器能够捕捉到问题语句的语义信息和上下文信息。

   • 公式表示： 假设输入问题为 $Q$，文本编码器为 $E_{text}$，则提取的文本特征可以表示为：

     $L=E_{text}(Q)$

     其中，$L$ 代表问题的文本特征向量或特征序列。

3. 多模态融合模块 (Multimodal Fusion Module)： 这是 VQA 模型的核心组成部分，负责将图像特征 V V