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시각 질문 응답(VQA)은 머신이 시각 콘텐츠에 대한 질문을 이해하고 응답할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 인공지능(AI) 분야의 신흥 분야입니다. 본 조사 논문에서는 현재 최첨단 연구를 광범위하게 조사하여 한계와 미래의 기회를 강조합니다. 시각 QA 시스템은 자연어 처리 및 머신러닝 기술을 사용하여 사용자로부터 제기된 질문을 이해하고 응답합니다. 논문은 또한 신경망 기반 모델 및 미리 학습된 언어 모델에서의 최근 발전을 검토합니다. 논문은 대규모 학습 데이터의 필요성, 복잡하고 개방형 질문을 처리하는 능력, 견고한 평가 메트릭의 필요성을 포함하여 시각 QA 시스템이 직면한 도전 과제를 논의합니다. 게다가 문헌에서 사용되는 다양한 유형의 데이터셋 및 평가 메트릭을 요약하고, 해결되어야 할 도전 과제 및 개방된 연구 문제를 설명합니다. 전반적으로 VQA는 시각 이해와 자연어 처리 기술의 조합을 요구하는 도전적인 작업이며, 정확도와 일반화 측면에서 개선의 여지가 많이 남아 있다는 결론을 내립니다.
Singh et al. (Thu,)은 이 질문을 연구했습니다.
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