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DARE：具备鲁棒性评估的多样化视觉问答
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
视觉问答研究旨在通过图像和自然语言问题提供准确答案，但常因训练数据偏见导致分布外性能差。本文综述了该领域，分析数据集和评估指标的发展，提出去偏见方法的分类，并比较其稳健性。还讨论了视觉与语言预训练模型的表现，最后探讨未来研究的关键领域。
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关键要点
- 视觉问答研究旨在根据图像和自然语言问题提供准确答案。
- 通用VQA方法存在记忆训练数据偏见的问题，导致分布外性能差。
- 近年来提出了多种数据集和去偏见方法以增强VQA的稳健性。
- 文章综述了视觉问答领域的发展，重点分析数据集和评估指标。
- 提出了一种去偏见方法的类型学，比较其稳健性和技术特征。
- 分析了代表性视觉与语言预训练模型在VQA中的表现。
- 探讨了未来研究的关键领域，基于文献审查和实验分析。
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