图片处理：图片 → CNN → 全局特征向量 [2048维]问题处理：文本 → 词嵌入 → LSTM → 问题特征向量 [512维]特征融合：方法1：简单拼接 [图片特征 + 问题特征] → [2560维]方法2：元素相乘 图片特征 ⊙ 问题特征 → [2048维]答案预测：融合特征 → 全连接层 → Softmax → 答案概率分布

问题："这个人穿什么颜色的衣服？"Step 1：问题编码"穿什么颜色衣服" → LSTM → 问题表示 qStep 2：图像区域特征图片 → 目标检测器 → 候选区域特征 {v1, v2, ..., vn}Step 3：注意力计算for each 区域 vi:    注意力分数 = 计算(q, vi)  # 问题与区域的相关性Step 4：加权融合attended_feature = Σ(注意力分数[i] × vi)

Step 1：统一Token化处理图片处理：输入图片 → 切分patch → 线性投影 → 图像tokens[img_token1, img_token2, ..., img_token196]问题处理：输入文本 → 分词 → 词嵌入 → 文本tokens  [这个, 人, 穿, 什么, 颜色, 的, 衣服, ?]Step 2：序列拼接[CLS] + 图像tokens + [SEP] + 文本tokens + [SEP]Step 3：三分支Transformer处理- Object-Relationship Encoder：处理图像目标和关系- Language Encoder：处理文本序列- Cross-Modality Encoder：跨模态交互Step 4：交互机制- Self-Attention：模态内部信息整合- Cross-Attention：模态间信息交换- 多层堆叠：逐步深化理解

输入：图片 + 问题输出：答案评估：答案正确性示例：图片：一个人拿着雨伞问题：这个人手里拿着什么？答案：雨伞

输入：图片 + 问题  输出：答案 + 推理解释评估：答案正确性 + 推理合理性示例：图片：一个人拿着雨伞，地面湿润问题：为什么这个人拿着雨伞？答案：因为在下雨解释：可以看到地面是湿的，而且天空灰暗，这些都表明正在下雨，所以这个人拿雨伞是为了避免被雨淋湿。

给定：图片 + 问题要求：从4个选项中选择正确答案图片：办公室场景，一个人在电脑前打哈欠问题：这个人为什么打哈欠？选项：A. 因为很困B. 因为很饿  C. 因为在表演D. 因为在运动正确答案：A

给定：图片 + 问题 + 正确答案要求：从4个解释中选择最合理的承接上例，给定正确答案A后：问题：为什么选择"因为很困"？解释选项：R1. 可以看出他在办公室环境中，时间应该是工作时间，    打哈欠通常表示困倦，可能是睡眠不足导致的。R2. 他看起来很放松，应该是在休息。R3. 办公室的灯光很亮，会让人感到困倦。R4. 打哈欠是因为空气不好。正确解释：R1

端到端任务：给定：图片 + 问题要求：同时预测答案和解释，两者都必须正确这是最困难的任务，因为需要：- 正确理解图像内容- 准确回答问题- 生成合理的解释- 保证答案和解释的一致性

外部知识集成：ConceptNet：概念关系图谱"疲惫" → "打哈欠" → "需要休息"知识检索：给定图像和问题 → 提取关键概念 → 检索相关知识"办公室" + "打哈欠" → 检索工作相关的疲惫知识知识融合：视觉推理 + 知识推理 → 综合判断图像证据：观察到打哈欠动作知识证据：工作时间打哈欠通常因为困倦结合推理：因为工作疲劳所以打哈欠