[ca] La visió i el llenguatge són àmpliament considerats com a pedres angulars de la intel·ligència. Tot i que el llenguatge i la visió tenen objectius diferents: el llenguatge té el propòsit de la comunicació, la transmissió d'informació i la visió té el propòsit de construir representacions mentals al nostre voltant per navegar i interactuar amb els objectes, interactuen i depenen els uns dels altres en moltes tasques que fem sense esforç. . Aquesta dependència està estudiant activament en diverses tasques de Computer Vision, p. subtítols d'imatges, resposta visual a preguntes, recuperació d'oracions amb imatges, posada a terra de frases, només per nomenar-ne alguns. Totes aquestes tasques comparteixen la dificultat inherent d'alinear les dues modalitats, alhora que són robustes als llenguatges previs i diversos biaixos existents als conjunts de dades. L'objectiu final de la investigació de la visió i el llenguatge és poder injectar coneixement del món mentre s'eliminen els biaixos que vénen amb els conjunts de dades. En aquesta tesi, ens centrem principalment en dues tasques de visió i llenguatge, és a dir, subtítols d'imatge i resposta visual a preguntes de text d'escena (STVQA). En tots dos dominis, comencem definint una nova tasca que requereix la utilització del coneixement mundial i en ambdues tasques trobem que els models comunament emprats són propensos als biaixos que hi ha a les dades. Concretament, presentem noves tasques i descobrim diversos problemes que impedeixen l'exercici a cada nivell i proporcionem remeis o possibles solucions a cada capítol: i) Definim una nova tasca per anar més enllà del subtitulat d'imatges a la interpretació d'imatges que pot utilitzar entitats anomenades en forma de coneixement del món. ii) Estudiem el problema de l'al·lucinació d'objectes als sistemes clàssics de subtítols d'imatges i desenvolupem una solució independent de l'arquitectura. iii) Definim una subtasca de Visual Question Answering que requereix llegir el text de la imatge (STVQA), on destaquem les limitacions dels models actuals. iv) Proposem una arquitectura per a la tasca STVQA que pot apuntar a la resposta a la imatge i mostrar com combinar-la amb els models clàssics de VQA. v) Mostrem fins on ens pot portar el llenguatge a STVQA i descobrim un altre biaix més que fa que els models ignorin la imatge mentre realitzen la Resposta Visual a Preguntes.

[en] Vision and Language are broadly regarded as cornerstones of intelligence. Even though language and vision have different aims -language having the purpose of communication, transmission of information and vision having the purpose of constructing mental representations around us to navigate and interact with objects -they cooperate and depend on one another in many tasks we perform effortlessly. This reliance is actively being studied in various Computer Vision tasks, e.g. image captioning, visual question answering, image-sentence retrieval, phrase grounding, just to name a few. All of these tasks share the inherent difficulty of the aligning the two modalities, while being robust to language priors and various biases existing in the datasets. One of the ultimate goal for vision and language research is to be able to inject world knowledge while getting rid of the biases that come with the datasets. In this thesis, we mainly focus on two vision and language tasks, namely Image Captioning and Scene-Text Visual Question Answering (STVQA). In both domains, we start by defining a new task that requires the utilization of world knowledge and in both tasks, we find that the models commonly employed are prone to biases that exist in the data. Concretely, we introduce new tasks and discover several problems that impede performance at each level and provide remedies or possible solutions in each chapter: i) We define a new task to move beyond Image Captioning to Image Interpretation that can utilize Named Entities in the form of world knowledge. ii) We study the object hallucination problem in classic Image Captioning systems and develop an architecture-agnostic solution. iii) We define a sub-task of Visual Question Answering that requires reading the text in the image (STVQA), where we highlight the limitations of current models. iv) We propose an architecture for the STVQA task that can point to the answer in the image and show how to combine it with classic VQA models. v) We show how far language can get us in STVQA and discover yet another bias which causes the models to disregard the image while doing Visual Question Answering.