摘要
视觉问答系统(VQA)作为计算机视觉和自然语言处理领域交叉的新兴研究方向，近年来受到越来越多的关注。
VQA系统旨在通过理解图像内容和分析自然语言问题，给出准确、自然的答案。
而深度学习的出现为VQA提供了强大的技术支持，推动了VQA的快速发展。
本文首先介绍了视觉问答系统的概念、研究意义以及发展历程，并对相关技术进行概述。
接着，本文重点对基于深度学习的VQA方法进行综述，包括常用的深度学习模型、视觉特征提取、文本特征提取、答案生成等关键技术，并对不同方法的优缺点进行分析比较。
此外，本文还介绍了常用的VQA数据集和评价指标，并对未来VQA的发展趋势进行了展望。
关键词：视觉问答；深度学习；计算机视觉；自然语言处理；多模态学习
#1.1视觉问答系统视觉问答系统(VisualQuestionAnswering,VQA)是一种人工智能系统，旨在模仿人类理解图像和回答问题的能力。
给定一张图像和一个关于图像内容的自然语言问题，VQA系统需要理解图像和问题的语义信息，并推理出正确的答案。
#1.2深度学习深度学习(DeepLearning,DL)是一种机器学习方法，其灵感来自于人脑神经网络的结构和功能。
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