摘要
图像远不止是物体或属性的简单集合，它们更代表着相互关联的物体之间错综复杂的语义关系。场景图（Scene Graph）作为一种结构化的图像图形化表示新范式应运而生。在场景图中，物体被表示为节点，而物体之间的成对关系则通过边进行连接。为支持基于场景图的问答任务，我们提出了 GraphVQA——一种基于语言引导的图神经网络框架，该框架能够将自然语言问题转化为图节点间的多轮消息传递过程，并完成相应推理与执行。我们系统地探索了 GraphVQA 框架的设计空间，并深入分析了不同设计选择之间的权衡关系。在 GQA 数据集上的实验结果表明，GraphVQA 相较于当前最先进的模型取得了显著提升，准确率达到了 94.78%，远超对比模型的 88.43%。