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声网 VQA：将实时互动中未知的视频画质用户主观体验变可知
在实时互动场景中，视频画质是影响观众体验的关键指标，但如何实时评价视频的画质一直是个行业难题，需要将未知的视频画质用户主观体验变成可知。 未知的部分往往是最需要攻克的，声网也一直在持续探索符合实时互动领域的视频画质评价方法，经过声网视频算法专家的持续钻研，正式推出了业内首VQA2021年之后的方向启蒙：Human-Adversarial Visual Question Answering 论文笔记
VQA2021年之后的方向启蒙：Human-Adversarial Visual Question Answering 论文笔记 一、Abstract二、引言三、相关工作3.1 VQA模型加压测试3.2 之前达到饱和的模型3.3 对抗性的数据集 四、AdVQA4.1 Human-Adversarial Annotation Statistics 五、模型评估5.1 Baselines and M论文笔记：How Transferable are Reasoning Patterns in VQA?
目录 摘要： 一、介绍 二、相关工作 三、Analysis of Reasoning Patterns 3.1. Visual noise vs. models with perfect-sight 3.3、Attention modes and task functions 摘要： 视觉问答(VQA)任务因为具有语言偏差和捷径偏差的问题，往往会阻碍模型学习真正的依靠【论文阅读】Beyond OCR + VQA: 将OCR融入TextVQA的执行流程中形成更鲁棒更准确的模型
论文题目：Beyond OCR + VQA: Involving OCR into the Flow for Robust and Accurate TextVQA 论文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3474085.3475606 一、任务概述 视觉问答任务(VQA)：将图像和关于图像的自然语言问题作为输入，并生成自然语言答案作为输出。 文『论文笔记』Roses are Red, Violets are Blue... But Should VQA expect Them To?
Roses are Red, Violets are Blue… But Should VQA expect Them To? 一句话总结 提出新的benchmark GQA-OOD，旨在划分高频及低频(OOD)样本并测量模型在不同条件(in-distribution、out-of-distribution)下的性能 一点题外话 本文的题目改编自英文中一首脍炙人口的打油诗： ”文献阅读_image capition_CVPR2021_VinVL: Revisiting Visual Representations in Vision-Language Models
VinVL: Revisiting Visual Representations in Vision-Language Models 老样子边看边写的 这篇是Oscar班子的续作，从另一个角度优化了VLP，提出了VinVL，提出了Oscar+ 吐槽：不知道是这个组还是MS的文风啊。。 科普： Visual Genome：https://zhuanlan.zhihu.com/p/102403048 class-awareCheck It Again: Progressive Visual Question Answeringvia Visual Entailment
Check It Again: Progressive Visual Question Answeringvia Visual Entailment Abstract 虽然复杂的视觉问答模型取得了显着的成功，但它们往往只根据问题和答案之间的表面相关性来回答问题。 最近已经开发了几种的方法来解决这个语言先验问题。 然而，他们中的大多数人根据一个最佳【论文小综】基于外部知识的VQA（视觉问答）
我们生活在一个多模态的世界中。视觉的捕捉与理解，知识的学习与感知，语言的交流与表达，诸多方面的信息促进着我们对于世界的认知。作为多模态领域的一个典型场景，VQA旨在结合视觉的信息来回答所提出的问题。从15年首次被提出[1]至今，其涉及的方法从最开始的联合编码，到双线性融合，注2021：多任务预训练的跨模态自注意力的医学视觉问答Cross-Modal Self-Attention with Multi-Task Pre-Training for Medical VQA
摘要 由于缺乏标签的数据，现有的医学视觉问答往往依赖于转移学习获取图像特征表示，使用视觉和语言特征跨模态融合实现与问题相关的答案预测。这两个阶段单独执行，没有考虑预训练特征的跨模态融合的相容性和适用性。因此我们将图像特征预训练重新定义为一个多任务学习范谷歌推出UGC内容的盲视频质量评估方法和基准测试
#视频质量评估# UGC-VQA: Benchmarking Blind Video Quality Assessment for User Generated Content 针对用户生成内容的盲视频质量评估 随着视频拍摄设备的普及，用户上传内容在视频网站上也越来越多，业界迫切需要有计算量低准确率高的视频质量评价方法。 谷歌在常用的763个文献阅读（十三）：A survey of deep learning-based visual question answering_黄同愿
文献阅读（十三）：A survey of deep learning-based visual question answering_黄同愿 Abstract1 Introduction2 Problems and challenges2.1.1图片标题2.1.2视觉问题生成2.1.3视觉对话 3 Visual question answering3.1卷积神经网络3.2递归神经网络3.3特征融合3.4注意机制3.5知【文献阅读】LRTA——图网络解释VQA的答案生成过程（W. Liang等人，NeurIPS，2020）
一、背景 文章题目：《LRTA: A Transparent Neural-Symbolic Reasoning Framework with Modular Supervision for Visual Question Answering》 这篇文章的核心内容只有5页，但是做的挺好，方法很新，读起来也非常容易理解。 文章下载地址：https://arxiv.org/pdf/2011.10731.pdf 文章引用VQA背景概括（简介、方法、数据集）
本文为论文《Visual Question Answering: A Survey of Methods and Datasets》的阅读笔记，论文是17年的，所以暂时不包括近三年的进展，后续学习过程中将逐渐更新。 Abstract VQA是一项结合了CV和NLP的任务，给定一张图片和一个问题，它的目标是从图片的视觉信息中推理出问题的正确答案。解释与注意：用于视觉问答的一场获得注意的两人游戏模型《Explanation vs Attention: A Two-Player Game to Obtain Attention for VQA》
目录 一、文献摘要介绍 二、网络框架介绍 三、实验分析 四、结论 这是视觉问答论文阅读的系列笔记之一，本文有点长，请耐心阅读，定会有收货。如有不足，随时欢迎交流和探讨。 一、文献摘要介绍 In this paper, we aim to obtain improved attention for a visual question answeringVQA视觉问答基础知识
本文记录简单了解VQA的过程,目的是以此学习图像和文本的特征预处理、嵌入以及如何设计分类loss等等. 参考资料: https://zhuanlan.zhihu.com/p/40704719 https://www.youtube.com/watch?v=ElZADFTer4I https://www.youtube.com/watch?v=cgOmpgcELPQ https://tryolabs.com/blog/201