常识推理在计算机视觉中指将视觉信息与背景知识相结合，以提升模型对日常场景的理解能力。这种结合超越了传统卷积网络仅识别图像中单一对象的局限，使系统能够整体解析场景，推断对象之间的空间关系和动作意图，从而在真实环境中实现更精准的预测和交互。\ \ 本文系统回顾了将常识知识注入视觉任务的主要方法。基于知识图谱的方案通过结构化的实体-关系网络提供外部常识；场景图方法在图像内部构建对象及其交互的图结构；神经符号模型将神经网络的感知能力与符号推理的逻辑性相结合；常识增强的 Transformer 则在自注意力机制中引入外部常识向量，以提升跨模态推理能力。\ \ 当前仍面临数据集偏差、知识不完整以及跨模态融合难度等限制。未来研究可能聚焦于跨模态推理框架的构建、可扩展的常识注入技术以及神经符号混合架构的深度融合，以实现真正智能的视觉系统。\ \ 点评