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。
本文总结了VQA领域的方法、数据集以及评估方式。
Introduction
VQA和其他CV任务的区别是，它回答的问题直到run time才确定，因此它更接近general image understainding。
VQA比image caption更复杂，因为它往往需要图像以外的信息。另外VQA的答案往往更简短，因此也更容易和ground truth比较。
VQA的难点在于图像是高维信息，缺少语法规则和结构，也不能直接使用句法分析、正则表达式等NLP方法。此外，图像捕捉到的信息更接近现实世界，而语言本身就是一种抽象。
Methods
---Joint embedding
joint embedding的目的是在common space中学习到CV和NLP任务的representation。它是大多数VQA 方法的基础。
所使用的image representations一般是在object recognition上预训练的CNN，text representations一般是在large text corpora上预训练word embedding，然后将问题中words的embedding送入到RNN中，用于解决变长序列。
Neural-Image-QA：Question和image features被一起送入encoder LSTM，生成一个固定长度的vector后进入decoder LSTM，每次迭代生成一个word，这个word会被传入到下一个recurrent中直到end symbol出现。
DPPnet：CNN with a dynamic parameter layer，weights由question决定。为了得到adaptive parameter，引入了一个GRUs组成的独立的parameter prediction network，输入question，输出candidate weights。
MCB：Multimodal Compact Bilinear pooling，将image和text features随机投影到高维空间，然后在傅立叶空间进行卷积。
---Attention mechanisms
上述方法大多使用global features来表示visual input，会引入不相关的信息，attention机制使用local features，并允许模型在不同regions给予不同weights。在VQA中即专注于与question相关的regions。
《Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention》是attention机制在visual tasks中的一个早期应用。
QAM：Question-guided Attention Map，通过卷积核在spatial image feature map中搜索与question语义相关的visual features。卷积核是将question embeddings转换到visual space得到的。
SAN：Stacked Attention Networks
Attention技术提高了所有datasets上的表现，但是在binary questions上没有带来显著提高。一种假设是是非型问题需要更长的推理链，而开放型问题往往只需要关注图片的某一方面。
---Compositional models
这种方法是思路是构建模块化的网络，每个模块对应着某种具体的功能。
NMN：Neural Module Networks，专门为VQA设计，可以利用question的语言结构。NMN会根据不同的question实时地计算出复杂度，然后用textual QA相关的策略，利用语义分析将question转化为逻辑表达式。对question的分析使用的是Standford dependency parser。NMN对于复合结构的问题表现很好，但是在简单问题上表现不佳，它的parsing模块限制了网络结构和纠错的可能。
DMN：Dynamic Memory Networks，主要由4部分组成。Input module将数据转换为vector，称为facts，根据input类型决定具体实现；Question module使用GRU将question转换为vector；Episodic memory module检索出用于回答question的facts；Answer module使用memory的final state来给出答案。
---Knowledge base enhanced approaches
VQA通常需要先验知识，例如“图中有几只哺乳动物“，因此joint embedding存在缺陷：只能获取训练集中已有的知识，不可能覆盖真实世界的所有情况。因此一个解决方案是将推理过程与知识库结合起来。
Ahab：使用最大的结构知识库之一DBpedia，先用CNN提取图片中的信息，然后将它们与DBpedia中类似的概念节点联系起来，并学习从images/questions到知识图中的queries的一个mapping，最终的答案根据query总结得到。
FVQA：改进了Ahab，使用LSTM和data-driven approach学习mapping，并使用两个额外的数据库，ConceptNet和WebChild。
ACK：首先用CNN从image中提取语义属性，然后从DBpedia中检索相关的知识，利用Doc2Vec转换为定长vectors。LSTM会接收这些模型，并interprets with question，最后得到答案。
Datasets and evaluation
VQA的data至少为一个image、question、answer的三元组。
DAQUAR：First VQA dataset designed as benchmark，DAtaset for QUestion Answering on Real-world images。1449 RGBD images，795 training，654 testing。有2种问答pairs，一种是使用8种模板合成的，一种是人工标注的。共有12468个问题，6794 training，5674 testing。
COCO-QA：123287 images，72783 training，38948 testing。每个image有一个问答pair，由COCO dataset中的image descriptions转换而来
VQA：使用最广泛的数据集之一，2017年更新为VQA v2.0，包含使用真实图片的VQA-real和卡通图片的VQA-abstract。VQA-real包含123287 training和81424 test images from COCO，由真人提供开放型和是非型问题和多种候选答案，共614163个questions。VQA-abstract包括50000scenes，每个scene对应3个questions
Visual Genome：1.7 million questions/answer pairs，问题包括free-form和region-based两种形式，比VQA-real更具多样性。
Visual7W：Visual Genome的一个子集。
Other datasets：使用外部知识库的KB-VQA、FVQA，较简单的Diagrams、Shapes。
Evaluation Measures
为了对answer进行评估，句法和语义的正确性都需要考虑，因此大多数VQA datasets的answer被限制为3个words以下。
WUPS：Wu-Palmer Similarity，在taxonomy tree中比较两者的common subsequence，当similarity超过某一阈值就认为是正确答案，一般使用0.9和0.0两种阈值。
在VQA数据集中，只有当3个以上的人（共10个）提供了该答案，才认为给出的答案是正确的。
