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——猫戴着什么？

——帽子。

——景象怎么样？

——下雨。

——披萨上面是什么？

——蘑菇。

看图回答这些问题，对我们人类来说再大略不过了，但是要让AI闇练节制这项技能，还须要探索。

Facebook刚刚为这个领域的探索者们，开源了一个模块化视觉问答框架：Pythia。

事情还要从在弗吉尼亚理工大学和乔治亚理工大学主理的视觉问答（Visual Question Ansering）比赛VQA Challenge提及。

比赛上，Facebook AI研究院（FAIR）军队，A-STAR拿下了冠军。
总成绩72.41分，排名第一，在是否（上图的Yes/No）、其他（Other）两类问题上也排名第一，分别拿下了87.7和63.95分，便是数学（Number）成绩差了点，51.51分，不及格，排在第六。

其他的参赛者，回答“是/否”都答得还算不错，回答数字都不及格，而答案五花八门的其他问题，也在及格线高下徘徊。

夺冠的FAIR不雅观察创造，目前的视觉问答（VQA）模型，无外乎这样几个模块：问题编码、图像特色提取、答案空间分类。

于是，他们就想针对VQA领域，打造一个大略的模块化的模型研发平台，说不定还能顺便用在看图对话上。

建造平台的第一步，便是开源了A-STAR参赛所用模型的根本框架：Pythia，目前版本号v0.1。

为Pythia打下根本的，是2017年VQA Challenge冠军，Peter Anderson等人提出的Bottom-Up and Top-Down Attention模型。

Bottom-Up，指的是这个模型以ResNet-101为基干网络，用了Visual Genome数据集预演习的Faster-RCNN，用自底向上的把稳力机制来提取图像特色。

而Top-Down，指的是根据问题（当前任务）来打算图像区域上的把稳力分布。

在这个模型的根本上，FAIR团队做了一些调度。

比如说，将up-down模型里的双曲正切激活函数换成权重标准化+ReLU，用Adamax来优化模型，增大学习率。
又比如，把bottom-up模型里的目标检测模型换成Detectron里的FPN，还对用到的数据集：Visual Genome、Visual Dialog等都做了数据扩增。

每一个模块的优化，都带来了模型性能的提升。

BTW，Facebook参赛军队和框架的名字都别有深意。

军队的名字——A-STAR，跟星星没什么关系，它是意思是能看、说话、行动、推理的智能体（Agents that See, Talk, Act, and Reason）

框架名字Pythia，也便是希腊神话中的皮提亚，德尔菲阿波罗神庙中的女祭司。
女祭司的一项主要事情嘛，便是回答问题。

如果你也想搭一个会看图回答问题的模型，收好这份paper：

Pythia v0.1: the Winning Entry to the VQA Challenge 2018

Yu Jiang, Vivek Natarajan, Xinlei Chen, Marcus Rohrbach, Dhruv Batra, Devi Parikh

https://arxiv.org/pdf/1807.09956.pdf

以及开源代码：

https://github.com/facebookresearch/pythia

为它打下根本的Bottom-Up and Top-Down Attention：

https://github.com/hengyuan-hu/bottom-up-attention-vqa

— 完 —

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