RIS-CQ
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http://arxiv.org/abs/2309.17205v1
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资源简介：
RIS-CQ数据集是由新加坡国立大学创建的一个大型高质量图像分割基准，旨在通过复杂语言查询提升现有图像理解算法的性能。该数据集包含118,287张图像，平均每条查询包含13.18个单词，涵盖丰富的对象交互和特定信息查询，使研究更贴近真实场景。数据集的创建过程涉及从图像中提取显著对象及其相关关系，并利用大型语言模型如ChatGPT生成详细的语义描述。RIS-CQ数据集的应用领域广泛，主要用于解决图像分割中的复杂查询问题，提高模型对现实世界应用的适应性。
提供机构：
新加坡国立大学
创建时间：
2023-09-29
