当图像遇到文字：视觉问答 (VQA) 的奇妙旅程 想象一下，你正和朋友一起玩一个游戏。你指着一张照片，上面有一只猫咪慵懒地躺在沙发上，然后你问：“这只猫在干嘛？” 你的朋友立刻回答：“它在睡觉！” 简单又自然，对吧？ 但如果让机器来做这件事，可就没那么容易了。这就是视觉问答 (Visual Question Answering, VQA) 的魅力所在：让机器像人类一样，能够理解图像内容，并根据提出的问题给出合理的答案。 VQA 并不是一个全新的概念，它更像是人工智能领域里的一场“跨界合作”，将计算机视觉和自然语言处理这两个原本看似独立的学科紧密地联系在一起。它要求机器不仅能够“看懂”图像，还要能“听懂”问题，并将两者结合起来进行推理和判断，最终给出令人信服的答案。这就像让机器同时具备了“火眼金睛”和“伶牙俐齿”，想想都觉得酷！ 那么，这场“跨界合作”到底是如何实现的呢？ 这就要说到多模态融合这个核心概念了。 多模态融合：图像与文本的“浪漫邂逅” 多模态融合，顾名思义，就是将来自不同“模态”的信息融合在一起。在这里，“模态”可以简单理解为信息的不同形式，比如图像、文本、音频、视频等等。在 …