（续）
第3章 任务介绍
在本节中，我们将介绍自然语言处理和计算机视觉交叉领域涉及到的主要任务，并对其定义、输入输出、评价指标等进行说明。
3.1 图像描述
图像描述（Image Captioning）是指根据给定图片自动生成语言描述的任务。它是一个典型的多模态生成任务，需要同时处理视觉和语言信息，并实现从视觉到语言的转换。图像描述任务可以分为两类：自动图像描述（Automatic Image Captioning）和基于检索的图像描述（Retrieval-based Image Captioning）。自动图像描述是指直接从图片中生成语言描述，而基于检索的图像描述是指从一个预先定义的候选描述集合中选择最合适的描述。
图像描述任务的输入是一幅图片，输出是一个与图片内容相关的语言描述。语言描述通常是一个简单的句子或短语，可以包括图片中的物体、属性、动作、场景等信息。图像描述任务的评价指标主要有两类：基于人工评价的指标和基于自动评价的指标。基于人工评价的指标是指通过人类评估员对生成的描述进行打分或排序，以衡量其质量、流畅性、相关性等方面。基于人工评价的指标通常更加可靠和准确，但是也更加耗时和昂贵。基于自动评价的指标是指通过计算机程序对生成的描述进行评估，以衡量其与参考描述之间的相似度或差异度。基于自动评价的指标通常更加快速和便宜，但是也更加不稳定和不可靠。常用的基于自动评价的指标有BLEU、ROUGE、METEOR、CIDEr等。
3.2 视觉问答
视觉问答（Visual Question Answering，VQA）是指给定一幅图片和一个基于图片的问题，输出问题的正确答案的任务。它是一个典型的多模态理解任务，需要同时处理视觉和语言信息，并实现多模态信息之间的对齐、融合和推理。视觉问答任务可以分为两类：开放式视觉问答（Open-ended Visual Question Answering）和多项选择式视觉问答（Multiple-choice Visual Question Answering）。开放式视觉问答是指直接从图片和问题中生成答案，而多项选择式视觉问答是指从一个预先定义的候选答案集合中选择最合适的答案。
视觉问答任务的输入是一幅图片和一个与图片内容相关的问题，输出是一个与问题对应的答案。问题通常是一个简单的疑问句或陈述句，可以涉及到图片中的物体、属性、场景、动作、关系等方面。答案通常是一个单词或短语，可以是一个具体的实体、属性、数量、布尔值等类型。
视觉问答任务的评价指标通常有两类：基于准确率的指标和基于一致性的指标。基于准确率的指标是指根据模型生成的答案和人工标注的参考答案之间的匹配程度来评价模型的性能，如准确率（Accuracy）、精确度（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）等。基于一致性的指标是指根据模型生成的答案和人类回答者之间的一致性来评价模型的性能，如人类一致性（Human Consensus）、平均相似度（Average Similarity）、平均差异度（Average Difference）等。
3.3 文本图像生成
文本图像生成（Text-to-Image Generation）是指根据给定文本描述自动生成图像的任务。它是一个典型的多模态生成任务，需要同时处理视觉和语言信息，并实现从语言到视觉的转换。文本图像生成任务可以分为两类：无条件文本图像生成（Unconditional Text-to-Image Generation）和有条件文本图像生成（Conditional Text-to-Image Generation）。无条件文本图像生成是指直接从文本中生成图像，而有条件文本图像生成是指在给定一些先验信息（如类别、风格、布局等）的情况下，从文本中生成图像。
文本图像生成任务的输入是一个与图像内容相关的文本描述，输出是一个与文本描述匹配的图像。文本描述通常是一个简单的句子或短语，可以包括图像中的物体、属性、场景、动作、关系等方面。图像通常是一个彩色或灰度的图片，可以是真实或卡通风格的。
文本图像生成任务的评价指标通常有两类：基于视觉质量的指标和基于语义一致性的指标。基于视觉质量的指标是指根据模型生成的图像和真实图像之间的视觉相似度来评价模型的性能，如峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）、结构相似性（Structural Similarity，SSIM）、感知损失（Perceptual Loss）等。基于语义一致性的指标是指根据模型生成的图像和输入文本之间的语义匹配程度来评价模型的性能，如稀疏编码相似度（Sparse Coding Similarity，SCS）、互信息（Mutual Information，MI）、不变性分数（Inception Score，IS）等。
3.4 视频描述
视频描述（Video Captioning）是指根据给定视频自动生成语言描述的任务。它是一个典型的多模态生成任务，需要同时处理视觉和语言信息，并实现从视觉到语言的转换。视频描述任务可以分为两类：自动视频描述（Automatic Video Captioning）和基于检索的视频描述（Retrieval-based Video Captioning）。自动视频描述是指直接从视频中生成语言描述，而基于检索的视频描述是指从一个预先定义的候选描述集合中选择最合适的描述。
视频描述任务的输入是一个视频片段，输出是一个与视频内容相关的语言描述。语言描述通常是一个简单的句子或短语，可以包括视频中的物体、属性、场景、动作、关系等方面。视频通常是一个由多帧图片组成的序列，可以包含音频或字幕等其他信息。
视频描述任务的评价指标通常有两类：基于准确率的指标和基于一致性的指标。基于准确率的指标是指根据模型生成的描述和人工标注的参考描述之间的匹配程度来评价模型的性能，如蓝色分数（BLEU）、METEOR、ROUGE等。基于一致性的指标是指根据模型生成的描述和人类回答者之间的一致性来评价模型的性能，如人类一致性、平均相似度、平均差异度等。
3.5 视频问答
视频问答（Video Question Answering，VideoQA）是指根据给定视频和问题自动生成答案的任务。它是一个典型的多模态推理任务，需要同时处理视觉和语言信息，并实现从视觉和语言到语言的转换。视频问答任务可以分为两类：开放式视频问答（Open-ended Video Question Answering）和多项选择式视频问答（Multiple-choice Video Question Answering）。开放式视频问答是指直接从视频和问题中生成答案，而多项选择式视频问答是指从一个预先定义的候选答案集合中选择最合适的答案。
视频问答任务的输入是一个视频片段和一个与视频内容相关的问题，输出是一个与问题对应的答案。问题通常是一个简单的疑问句或陈述句，可以涉及到视频中的物体、属性、场景、动作、关系等方面。答案通常是一个单词或短语，可以是一个具体的实体、属性、数量、布尔值等类型。
视频问答任务的评价指标通常有两类：基于准确率的指标和基于一致性的指标。基于准确率的指标是指根据模型生成的答案和人工标注的参考答案之间的匹配程度来评价模型的性能，如准确率、精确度、召回率、F1值等。基于一致性的指标是指根据模型生成的答案和人类回答者之间的一致性来评价模型的性能，如人类一致性、平均相似度、平均差异度等。
3.6 视频对话
视频对话（Video Dialog）是指根据给定视频和上下文对话自动生成回复的任务。它是一个典型的多模态交互任务，需要同时处理视觉和语言信息，并实现从视觉和语言到语言的转换。视频对话任务可以分为两类：无条件视频对话（Unconditional Video Dialog）和有条件视频对话（Conditional Video Dialog）。无条件视频对话是指直接从视频和上下文对话中生成回复，而有条件视频对话是指在给定一些先验信息（如情感、个性、目标等）的情况下，从视频和上下文对话中生成回复。
视频对话任务的输入是一个视频片段和一个与视频内容相关的上下文对话，输出是一个与上下文对话匹配的回复。上下文对话通常是一个由多个轮次组成的对话序列，可以涉及到视频中的物体、属性、场景、动作、关系等方面。回复通常是一个简单的句子或短语，可以包括提问、回答、评论、情感表达等方面。
视频对话任务的评价指标通常有两类：基于准确率的指标和基于一致性的指标。基于准确率的指标是指根据模型生成的回复和人工标注的参考回复之间的匹配程度来评价模型的性能，如蓝色分数（BLEU）、METEOR、ROUGE等。基于一致性的指标是指根据模型生成的回复和人类回答者之间的一致性来评价模型的性能，如人类一致性、平均相似度、平均差异度等。
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