Visual Question Answering（VQA）是一種多模態人工智慧任務，目標是讓系統能對輸入的圖片和與之相關的文字問題進行理解，並生成準確且自然語言形式的答案。
VQA 基本流程：
1. 圖像特徵提取：利用卷積神經網絡（CNN）或視覺 Transformer（ViT）對圖片進行特徵編碼，將圖片轉換成可供模型理解的數據表示。2. 文本特徵提取：使用自然語言處理模型（如 BERT、LSTM）對問題文本進行編碼。
3. 特徵融合：將視覺和文本特徵合併，模型學習圖文間的語義關聯。
4. 答案生成：根據融合的多模態特徵，利用分類器或生成模型產生最合適的回答。
VQA 的特徵與挑戰：
• 是一個跨領域任務，涉及計算機視覺與自然語言處理的結合。
• 答案種類多樣，可能是簡單的「是/否」回答、數量統計，或是較複雜的開放式答案。
• 需要模型具備圖像理解、語言理解、邏輯推理等多方面能力。
• 挑戰包括視覺語義解析、疑問句理解、推理能力與多模態信息融合。
VQA 的應用場景：
• 幫助視障人士通過提問方式獲取周圍環境資訊。
• 智能監控系統中的內容分析與報告生成。
• 教育與互動展示中增強用戶體驗。
• 電子商務與數據檢索中提升圖像搜索的智能化。
總結：
Visual Question Answering 是通過結合圖像與自然語言提問，讓 AI 理解視覺內容並給出自然語言回答的跨模態任務，推動智能機器更好地理解和交互。
