视觉大模型 / VLM

CC-VQA: Conflict- and Correlation-Aware Method for Mitigating Knowledge Conflict in Knowledge-Based Visual Question Answering

CC-VQA: 一种考虑冲突和相关性的方法，用于缓解基于知识的视觉问答中的知识冲突

Yuyang Hong, Jiaqi Gu, Yujin Lou, Lubin Fan, Qi Yang, Ying Wang, Kun Ding, Yue Wu, Shiming Xiang, Jieping Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学技术大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation（自动化研究所MAIS） ； Alibaba Cloud Computing（阿里云计算） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(title,abstract)；vision language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CC-VQA提出了一种无训练、考虑冲突和相关性的方法，通过视觉中心的上下文冲突推理和相关性引导的编码解码，提升基于知识的视觉问答的准确率。

Comments Accepted by CVPR2026

Structure-aware Contrastive Learning for Diagram Understanding of Multimodal Models

结构感知对比学习用于多模态模型的图表理解

Hiroshi Sasaki

机构 * The Japan Research Institute, Limited（日本研究机构） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出结构感知对比学习方法，通过专门的损失函数提升多模态模型对图表图像的理解能力，在图像-文本匹配和视觉问答任务中取得显著改进。

Comments 10 pages, 8 figures

Journal ref ICCVW (2025) 7463-7472