mChartQA: A universal benchmark for multimodal Chart Question Answer based on Vision-Language Alignment and Reasoning

这篇文章讨论了在计算机视觉和自然语言处理领域中，涉及颜色、结构和无文本图表的多模态图表问答面临的重大挑战。传统方法通常涉及直接多模态处理或将表格转换为文本，然后进行语言模型分析，但在有效处理这些复杂场景方面存在局限性。本文介绍了一种新颖的多模态图表问答模型，专门设计用于解决这些复杂的任务。我们的模型集成了视觉和语言处理，克服了现有方法的限制。我们采用双阶段训练方法：初始阶段专注于对齐图像和文本表示，而随后的阶段则集中于优化模型在图表相关查询中的解释和分析能力。这种方法在多个公共数据集上表现出优越的性能，特别是在处理颜色、结构和无文本图表问题方面，表明其在复杂的多模态任务中的有效性。

本文旨在解决多模态图表问答中涉及颜色、结构和无文本图表等复杂场景所面临的挑战。传统方法在处理这些复杂场景时存在一定局限性，本文试图提出一种新的多模态图表问答模型来解决这些问题。

本文提出了一种新的多模态图表问答模型，该模型融合了视觉和语言处理，克服了现有方法的局限性。模型采用双阶段训练方法：初始阶段专注于对齐图像和文本表示，而后续阶段则集中于优化模型在图表相关查询中的解释和分析能力。该方法在多个公共数据集上表现出优异的性能，特别是在处理颜色、结构和无文本图表问题时表现出了其有效性。

本文的亮点包括：采用了一种新的多模态图表问答模型，融合了视觉和语言处理；提出了双阶段训练方法，专注于对齐图像和文本表示，优化模型在图表相关查询中的解释和分析能力；在多个公共数据集上表现出优异的性能，特别是在处理颜色、结构和无文本图表问题时表现出了其有效性。

在这个领域中，最近的相关研究包括《A Survey on Multimodal Machine Learning》、《Visual Question Answering: A Survey of Methods and Datasets》、《Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy》等。