Language Guided Visual Question Answering: Elevate Your Multimodal Language Model Using Knowledge-Enriched Prompts

📄 arXiv: 2310.20159v1 📥 PDF

作者: Deepanway Ghosal, Navonil Majumder, Roy Ka-Wei Lee, Rada Mihalcea, Soujanya Poria

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-10-31

💡 一句话要点

提出知识增强提示以提升多模态语言模型在视觉问答中的表现

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉问答 多模态学习 知识增强 语言指导 推理能力 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有的视觉问答方法在处理需要常识和世界知识的问题时表现不足，难以提供准确的答案。
  2. 本文提出了一种利用语言指导的多模态框架，通过推理和图像描述等方式来增强视觉问答的准确性。
  3. 实验结果表明，使用语言指导后，CLIP和BLIP模型在多个数据集上均有显著性能提升，尤其在A-OKVQA数据集上表现突出。

📝 摘要（中文）

视觉问答（VQA）是回答关于图像问题的任务，要求理解图像和问题以提供自然语言答案。近年来，VQA因其在机器人、教育和医疗等领域的潜在应用而受到关注。本文聚焦于知识增强的VQA，提出了一种多模态框架，通过语言指导（如推理、图像描述、场景图等）来更准确地回答问题。我们在A-OKVQA、Science-QA、VSR和IconQA数据集上对该方法进行了基准测试，结果显示语言指导显著提升了CLIP和BLIP模型的性能，尤其在A-OKVQA数据集中分别提高了7.6%和4.8%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉问答中对常识和世界知识的需求，现有方法在此类问题上表现不佳，难以提供准确的自然语言答案。

核心思路：提出了一种多模态框架，通过语言指导（LG）来增强模型的推理能力，利用推理、图像描述和场景图等信息来提高回答的准确性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、语言指导生成、模型训练和评估四个主要模块。首先，通过分析问题生成相应的语言指导，然后将其与图像信息结合，输入到VQA模型中进行训练和评估。

关键创新：最重要的创新在于引入语言指导作为辅助信息，显著提升了模型在复杂问题上的表现，与传统方法相比，能够更好地处理需要推理的任务。

关键设计：在模型设计中，采用了CLIP和BLIP作为基础模型，并在训练过程中引入了特定的损失函数来优化语言指导的使用效果，确保模型能够有效利用额外的信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用语言指导后，CLIP模型在A-OKVQA数据集上的性能提升了7.6%，而BLIP-2模型提升了4.8%。此外，在Science-QA、VSR和IconQA数据集上也观察到了持续的性能改善，验证了语言指导的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人视觉、教育辅助系统和医疗图像分析等。通过提升视觉问答的准确性，能够在这些领域中实现更智能的交互和决策支持，未来可能对人机协作和自动化系统产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Visual question answering (VQA) is the task of answering questions about an image. The task assumes an understanding of both the image and the question to provide a natural language answer. VQA has gained popularity in recent years due to its potential applications in a wide range of fields, including robotics, education, and healthcare. In this paper, we focus on knowledge-augmented VQA, where answering the question requires commonsense knowledge, world knowledge, and reasoning about ideas and concepts not present in the image. We propose a multimodal framework that uses language guidance (LG) in the form of rationales, image captions, scene graphs, etc to answer questions more accurately. We benchmark our method on the multi-choice question-answering task of the A-OKVQA, Science-QA, VSR, and IconQA datasets using CLIP and BLIP models. We show that the use of language guidance is a simple but powerful and effective strategy for visual question answering. Our language guidance improves the performance of CLIP by 7.6% and BLIP-2 by 4.8% in the challenging A-OKVQA dataset. We also observe consistent improvement in performance on the Science-QA, VSR, and IconQA datasets when using the proposed language guidances. The implementation of LG-VQA is publicly available at https:// github.com/declare-lab/LG-VQA.