一个结合计算机视觉和NLP的强大项目是视觉问答 (VQA)，系统回答基于图像的文本问题。 这需要理解视觉内容（通过计算机视觉）和问题的语言含义（通过NLP），然后综合出一个连贯的答案。 例如，给定一张街道场景的图片和问题“交通灯是什么颜色？”，系统必须检测图像中的交通灯，分析它们的状态，并生成文本回复。 这个项目很实用，因为它模仿了现实世界的应用，如视力障碍者的辅助技术或交互式教育工具。
要实现 VQA，首先使用预训练的视觉模型（如 ResNet 或 Vision Transformer (ViT)）提取图像特征。 这些特征捕获物体、颜色和空间关系。 同时，使用 NLP 模型（如 BERT 或 GPT）处理问题，提取其意图和关键实体。 使用融合层（例如，连接或注意力机制）组合这些输出，以对齐视觉和文本信息。 对于训练，使用包含数百万个图像-问题-答案三元组的数据集，如 VQA v2.0 或 GQA。 一个简单的基线可能涉及将融合特征馈送到分类器以预测预定义的答案，而高级版本可能使用序列到序列模型（例如，T5）进行开放式响应。
主要挑战包括处理模棱两可的问题（例如，当图像是静态的时，“车辆在移动吗？”）以及确保对不同图像上下文的鲁棒性。 为了提高性能，可以结合使用注意力层来关注相关的图像区域，或者微调视觉-语言模型（如 CLIP）以获得更好的对齐效果。 开发人员可以利用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架，以及 HuggingFace Transformers 等用于 NLP 组件的库和 OpenCV 用于图像预处理。 使用自定义图像和问题进行测试有助于验证实际可用性，而诸如准确性（对于封闭式答案）或 BLEU 分数（对于开放式答案）等指标可量化进度。 该项目提供了一条从原型设计到部署的清晰路径，使其既具有教育意义又具有可扩展性。