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VQA-CE (VQA Counterexamples)
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OpenXLab
2026-04-18 收录
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https://openxlab.org.cn/datasets/OpenDataLab/VQA-CE
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该数据集提供了 VQA v2 的新拆分(类似于 VQA-CP v2),它由有偏见的模型难以回答的问题构成。 该数据集旨在惩罚偏差,并鼓励学习泛化良好的模型。
应用场景:
提供机构:
OpenDataLab
创建时间:
2022-05-30
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VQA是一个视觉问答数据集,包含关于图像的开放式问题,需要结合视觉、语言和常识知识来回答。该数据集包含265,016张图像(COCO和抽象场景),每张图像平均有5.4个问题,每个问题有10个标准答案和3个 plausible 但可能不正确的答案。数据集于2017年首次完整发布,并于2025年获得Mark Everingham Prize,以表彰其对计算机视觉社区的贡献。
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VQA
我们提出了自由形式和开放式视觉问答 (VQA) 的任务。给定图像和关于图像的自然语言问题,任务是提供准确的自然语言答案。反映许多现实世界的场景,例如帮助视障人士,问题和答案都是开放式的。视觉问题有选择地针对图像的不同区域,包括背景细节和底层上下文。因此,与生成通用图像说明的系统相比,在 VQA 上取得成功的系统通常需要对图像和复杂推理有更详细的理解。此外,VQA 适合自动评估,因为许多开放式答案仅
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2026-07-05 更新
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