दृश्य प्रश्न उत्तर में कुछ-शॉट लर्निंग में सुधारित सटीकता देखी गई, जो 25% की संदर्भ समझ में सुधार तक पहुंच गई।
प्रश्न व्याख्याओं को अनुकूलित करने के लिए स्थानिक और आवृत्ति क्षेत्रीय विशेषताओं को एकीकृत करने पर ध्यान केंद्रित करने वाली प्रमुख द्वि-कालिब्रेशन तकनीकें।
विश्लेषणों ने विभिन्न परिदृश्यों में प्रश्न-उत्तर सटीकता में सुधार के लिए दृश्य डेटा को रूपांतरित करने के लिए उन्नत मॉडलिंग विधियों का उपयोग किया।
ये निष्कर्ष दिखाते हैं कि कैलिब्रेशन विधियों की महत्वपूर्ण भूमिका कुछ-शॉट दृश्य लर्निंग प्रणालियों की प्रभावशीलता को बढ़ाने में है।