GQA-OOD

该数据集是对GQA的细致重组，它保留了相同的训练集，但在验证集和测试集中引入了细粒度的变化。此外，该数据集还包括了对分布外样本的全面评估，并采用了特定的评估指标。其所涉及的任务是视觉问答。

This dataset is a meticulous reorganization of GQA. It retains the identical training set, while introducing fine-grained modifications to both the validation and test sets. Additionally, this dataset includes comprehensive evaluations of out-of-distribution samples and employs specific evaluation metrics. The core task involved is visual question answering (VQA).

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

GQA-OOD是一个基于GQA数据集重构的视觉问答（VQA）基准数据集，专门用于评估模型在分布外（OOD）场景下的性能。它通过引入针对性的问题组分布偏移，区分频繁与不频繁概念的问题，旨在更准确地衡量模型的推理能力而非依赖数据集偏差。该数据集包含验证和测试分割文件，支持多种VQA模型和偏差减少技术的比较分析。