2018 全國“視覺與(yu) 學習(xi) 青年學者研討會(hui) ”（VALSE 2018）4月20日於(yu) 大連拉開帷幕。該研討會(hui) 的主要目的是為(wei) 計算機視覺、圖像處理、模式識別與(yu) 機器學習(xi) 研究領域內(nei) 的中國青年學者提供一個(ge) 深層次學術交流的舞台，促進國內(nei) 青年學者的思想交流和學術合作，提升中國學者在AI領域做出重量級的學術貢獻，及其在國際學術舞台上的影響力。

會(hui) 議期間，來自國內(nei) 各大高校計算機視覺領域權威學者、國內(nei) 人工智能領域的科技公司專(zhuan) 家代表和互聯網知名企業(ye) 阿裏巴巴、百度、滴滴等齊聚現場，展示AI業(ye) 內(nei) 前沿技術、深度學習(xi) 應用成果，並圍繞此展開深入探討。

yth2206游艇会智能沈春華教授受邀作為(wei) 大會(hui) 報告人，在視覺與(yu) 語言專(zhuan) 題討論會(hui) 上（VALSE Workshop on Vision and Language）作了一場關(guan) 於(yu) 視覺問答（Visual Question Answering，以下簡稱為(wei) VQA）的報告。視覺問答/對話是一個(ge) 融合計算機視覺和自然語言處理的終極任務，相比較圖片文本描述任務(ImageCaptioning)，VQA更能反映出對於(yu) 圖像的深層理解能力。報告主要包含以下內(nei) 容。

yth2206游艇会智能沈春華教授發表主題演講

融合知識庫的VQA模型框架以及基於(yu) 常識的VQA數據集（FVQA）

VQA任務通常的做法是使用卷積神經網絡（CNN）得到的特征或預測出的屬性聯合針對圖片的問題一起作為(wei) 遞歸網絡（RNN,LSTM,GRU等）的輸入，然後生成答案。但是當前存在的VQA任務的模型框架由於(yu) 隻考慮了圖片的視覺信息，並不能很好地回答更深層的問題，要回答這些深層問題就需要一些額外的知識作為(wei) 支持。

沈教授團隊提出一個(ge) 融合了知識庫的模型框架，能夠結合圖片所包含的信息和額外的知識庫[1,2,3]。另外，當前的VQA的任務沒有給出問題答案的原因，使得答案不能追溯圖片的相關(guan) 特征以及相關(guan) 知識。沈教授團隊提出了一個(ge) VQA-Machine的框架[4]，融合了多種計算機視覺任務的結果並且能額外輸出給出答案的理由。考慮到當前的VQA數據集的圖片樣本所提供問題和答案都過於(yu) 淺顯，沈教授團隊提出的一個(ge) 基於(yu) 常識事實的新的VQA數據集（FVQA）[5]，對於(yu) 每張圖還會(hui) 額外提供與(yu) 圖片問題相關(guan) 的事實基礎。

類人對話生成

考慮到目前的VQA任務的輸出比較機器化，簡短，報告裏還介紹了其團隊提出的一種使用對抗學習(xi) （GAN）以及強化學習(xi) 輔助生成更加自然的類人的語言的方法[6]。該方法使用了一種融合圖片、問題和曆史問答數據的聯合注意力的編碼器（Co-attention encoder）作為(wei) 一個(ge) 生成器（generator）和一個(ge) 使用曆史生成器記憶的判別器（discriminator）來區分機器生成的對話和類人的對話。

參考文獻：

[1] Image Captioning and Visual QuestionAnswering Based on Attributes and External Knowledge. Wu & Wang et al.TPAMI 2017

[2] Ask Me Anything: Free-Form VisualQuestion Answering Based on Knowledge from External Sources. Wu & Wang etal. CVPR2016

[3] What Value Do Explicit High-LevelConcepts Have in Vision to Language Problems. Wu et al. CVPR 2016

[4] The VQA-machine Learning How to UseExisting Vision Algorithms to Answer New Questions. Wang & Wu et al. CVPR2017

[5] FVQA: Fact-Based Visual QuestionAnswering. Wang & Wu et al. TPAMI 2018

[6] Are You Talking to Me? Reasoned VisualDialog Generation Through Adversarial Learning. Wu & Wang et al. CVPR 2018

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