PanoVQA, PanoVQA-mini

PanoVQA和PanoVQA-mini是用于全景语言建模的数据集，包含BlendPASS、DeepAccident和NuScenes等子数据集。

PanoVQA and PanoVQA-mini are datasets for panoramic language modeling, comprising sub-datasets such as BlendPASS, DeepAccident, NuScenes, and others.

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：PanoVQA
• 相关论文：More than the Sum: Panorama-Language Models for Adverse Omni-Scenes
• 论文状态：CVPR 2026，预印本发布于arXiv
• arXiv ID：2603.09573
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2603.09573
• PDF链接：https://arxiv.org/pdf/2603.09573

数据集构成与获取

• 主要数据集：PanoVQA
• 精简版数据集：PanoVQA-mini
• 数据来源：数据集包含来自三个子数据集的图像：
  • BlendPASS
  • DeepAccident
  • NuScenes
• 下载方式：
  • PanoVQA下载链接：https://drive.google.com/drive/folders/1NOpXK-oR6P4JEm4ewuwkF29xV3kS-zE4?usp=drive_link
  • PanoVQA-mini下载链接：https://drive.google.com/drive/folders/1jtoEJtUBpen3OS4G_udl2zODKSKYKT4m?usp=drive_link
• 数据准备：下载后需解压文件。

数据集目录结构

建议的工作空间组织方式如下：

Workspace/ ├── PanoVQA/ │ ├── BlendPASS/ │ ├── DeepAccident/ │ └── NuScenes/ ├── PanoVQA_mini/ │ ├── BlendPASS/ │ ├── DeepAccident/ │ └── NuScenes/ └── Panorama/ └── images/

相关任务与用途

该数据集用于全景-语言建模，旨在处理不利的全场景。具体任务涉及视觉问答，模型需要理解全景图像内容并回答相关问题。

引用信息

如需在学术工作中使用此数据集，请引用以下论文： bibtex @article{fan2026PanoVQA, title={More than the Sum: Panorama-Language Models for Adverse Omni-Scenes}, author={Fan, Weijia and Liu, Ruiping and Wei, Jiale and Chen, Yufan and Zheng, Junwei and Zeng, Zichao and Zhang, Jiaming and Li, Qiufu and Shen, Linlin and Stiefelhagen, Rainer}, journal={arXiv preprint arXiv:2603.09573}, year={2026} }

或 bibtex @article{fan2026PanoVQA, title={More than the Sum: Panorama-Language Models for Adverse Omni-Scenes}, author={Fan, Weijia and Liu, Ruiping and Wei, Jiale and Chen, Yufan and Zheng, Junwei and Zeng, Zichao and Zhang, Jiaming and Li, Qiufu and Shen, Linlin and Stiefelhagen, Rainer}, booktitle={2026 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, year={2026} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在自动驾驶与全景视觉理解领域，全景视觉问答任务对模型的场景感知能力提出了更高要求。PanoVQA数据集的构建整合了多个权威的视觉数据集，包括BlendPASS、DeepAccident与NuScenes，通过精心设计的问答对形式，将全景图像与自然语言问题相结合。构建过程中，研究者从这些数据集中提取全景视觉素材，并针对复杂场景下的空间关系、物体属性及动态事件生成多样化的问题，确保了数据在内容上的丰富性与挑战性。

使用方法

使用PanoVQA数据集时，需按照指定的目录结构组织数据，并配置相应的Python环境与依赖库。研究人员可通过提供的训练脚本对模型进行微调，利用数据中的全景图像与问答对进行端到端学习。在评估阶段，通过推理脚本生成预测结果，并借助大型语言模型作为评判工具，对模型输出进行自动化评分，从而系统性地衡量模型在全景视觉问答任务上的性能表现。

背景与挑战

背景概述

全景视觉问答领域近年来随着自动驾驶和虚拟现实技术的蓬勃发展而备受关注，PanoVQA数据集应运而生，旨在推动全景语言模型在复杂多变的恶劣全场景环境下的研究与应用。该数据集由深圳大学与卡尔斯鲁厄理工学院等机构的科研团队于2026年联合创建，核心研究问题聚焦于如何让模型理解并回答关于全景图像的复杂问题，尤其是在恶劣天气、事故场景等挑战性视觉条件下的推理能力。PanoVQA整合了BlendPASS、DeepAccident及NuScenes等多个权威数据集，为全景视觉理解提供了丰富的多模态基准，对计算机视觉与自然语言处理的交叉领域产生了深远影响，为全景语言模型的训练与评估奠定了坚实基础。

当前挑战

PanoVQA数据集致力于解决全景视觉问答中的核心挑战，即模型在全景图像中准确理解空间关系、物体属性及动态场景变化的能力，尤其是在恶劣光照、天气干扰等复杂视觉条件下的鲁棒性。构建过程中面临多重困难，包括全景图像数据的高分辨率处理与标注成本高昂，不同来源数据集之间的格式统一与语义对齐问题，以及全景视角下视觉与语言信息融合的复杂性。此外，确保模型在多样化的真实世界场景中具备泛化能力，避免过拟合特定数据分布，亦是该数据集构建与使用中的关键挑战。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与自然语言处理的交叉领域，全景视觉问答任务对模型理解复杂环境的能力提出了更高要求。PanoVQA数据集通过整合BlendPASS、DeepAccident和NuScenes等多个来源的全景图像，构建了一个涵盖多样恶劣场景的视觉问答基准。该数据集最经典的使用场景是训练和评估全景语言模型，使其能够处理多图像输入，并基于全景视觉上下文生成准确的语言回答，从而推动模型在开放世界环境中的感知与推理能力。

解决学术问题

PanoVQA数据集致力于解决全景视觉理解中的关键学术挑战，特别是在恶劣或复杂场景下模型泛化能力不足的问题。它通过提供大规模、高质量的全景图像与对应问答对，为研究社区建立了一个统一的评估基准，促进了全景语言建模技术的发展。该数据集的意义在于填补了传统视觉问答任务在全方位场景覆盖上的空白，为探索多模态融合、场景理解与推理等前沿方向提供了重要数据支撑，推动了人工智能在真实世界应用中的可靠性提升。

实际应用

在实际应用层面，PanoVQA数据集为自动驾驶、智能监控和虚拟现实等领域提供了关键的技术验证平台。例如，在自动驾驶系统中，模型需要基于全景视觉输入实时理解交通状况、识别潜在危险并做出决策，该数据集通过模拟雨雪、事故等恶劣条件，帮助开发更鲁棒的感知算法。此外，在智能城市监控中，全景视觉问答能力可辅助分析复杂场景中的动态事件，提升公共安全管理的智能化水平，体现了数据集从学术研究向产业落地的重要桥梁作用。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉与自然语言处理的交叉领域，全景视觉问答（PanoVQA）数据集正推动着全景语言模型（PLM）在复杂场景理解中的前沿探索。该数据集整合了BlendPASS、DeepAccident及NuScenes等多源异构数据，专注于恶劣天气与动态交通等极端环境下的全景图像理解，为自动驾驶与机器人感知系统提供了关键基准。当前研究热点集中于通过多模态融合架构增强模型对全景场景的语义推理能力，结合Flash-Attention等加速技术优化长序列处理效率，以应对真实世界中的视觉不确定性挑战。这一进展不仅提升了模型在开放环境中的鲁棒性，也为下一代具身智能系统的场景交互奠定了理论基础。