FortisAVQA

FortisAVQA是一个新颖的数据集，旨在评估音频-视觉问答（AVQA）模型的鲁棒性。其构建过程包括两个关键步骤：重新表述和分割。重新表述修改了MUSIC-AVQA测试集中的问题，以增加语言多样性，从而减少模型对关键问题术语和答案之间虚假相关性的依赖。分割则是将问题自动合理地分类为频繁（头部）和罕见（尾部）子集，从而更全面地评估模型在分布内和分布外场景中的性能。

FortisAVQA is a novel dataset designed to evaluate the robustness of audio-visual question answering (AVQA) models. Its construction involves two key steps: rephrasing and segmentation. Rephrasing modifies the questions in the MUSIC-AVQA test set to enhance linguistic diversity, thereby reducing the model's reliance on spurious correlations between key question terms and their corresponding answers. Segmentation automatically and appropriately classifies questions into frequent (head) and rare (tail) subsets, enabling a more comprehensive assessment of model performance in both in-distribution and out-of-distribution scenarios.

原始信息汇总

FortisAVQA 和 MAVEN 数据集概述

数据集简介

• 名称: FortisAVQA
• 类型: 音频-视觉问答（AVQA）基准数据集
• 目的: 评估多模态推理模型的鲁棒性
• 特点:
  • 通过重新表述问题增加语言多样性
  • 引入分布偏移以支持跨罕见、频繁和整体问题分布的鲁棒性评估

数据集构成

1. 数据来源: 基于MUSIC-AVQA数据集的测试集问题重新表述
2. 样本数量: 211,572个测试样本
3. 问题类型:
   • 包含音频任务和比较类型问题
   • 示例问题: "Is the clarinet louder than the acoustic_guitar"

数据划分

• 划分方式:
  • 自动分类为频繁（head）和罕见（tail）子集
• 标注信息:
  • 包含视频ID、问题ID、问题类型、问题内容、答案、划分类型等

数据处理

1. 原始数据:
   • 视频下载: https://drive.google.com/drive/folders/1WAryZZE0srLIZG8VHl22uZ3tpbGHtsrQ
   • 问题下载: https://pan.baidu.com/s/1lJ1cPl4tnbgfIPS-UxbVZA (密码: AVQA)
2. 处理数据:
   • 分离的音频和视频组件
   • 问题标注下载: https://pan.baidu.com/s/1mrLeoCrLn2AbdVxkCQ3hjg (密码: AVQA)
3. 测试子集:
   • 下载: https://pan.baidu.com/s/1hCGZmf9z3cWy0EA7mb1Hvg (密码: AVQA)

相关模型

• MAVEN模型:
  • 多模态音频-视觉认知网络
  • 支持同时处理音频、视频和文本输入
  • 基于VITA多模态大语言模型开发

引用信息

bibtex @article{ma2025fortisavqa, title={FortisAVQA and MAVEN: a Benchmark Dataset and Debiasing Framework for Robust Multimodal Reasoning}, author={Ma, Jie and Gao, Zhitao and Chai, Qi and Liu, Jun and Wang, Pinghui and Tao, Jing and Su, Zhou}, journal={arXiv preprint arXiv:2504.00487}, year={2025} }

@inproceedings{malook, title={Look, Listen, and Answer: Overcoming Biases for Audio-Visual Question Answering}, author={Ma, Jie and Hu, Min and Wang, Pinghui and Sun, Wangchun and Song, Lingyun and Pei, Hongbin and Liu, Jun and Du, Youtian}, booktitle={NeurIPS}, year={2024} }

许可信息

• 代码许可: MIT License
• 数据集许可: GNU General Public License v3.0

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

FortisAVQA数据集的构建过程体现了对多模态推理任务严谨性的追求。该数据集基于MUSIC-AVQA测试集进行两阶段改造：首先通过问题重述技术增强语言多样性，有效打破模型对特定问题表述的依赖；其次采用自动分类机制将问题划分为高频（head）和低频（tail）子集，这种分层设计为模型在分布内与分布外场景下的鲁棒性评估提供了科学基础。数据集最终包含211,572个样本，并通过均匀采样生成代表性测试子集以优化评估效率。

使用方法

该数据集支持端到端的多模态模型训练与评估流程。用户需通过指定路径加载分离处理的音视频文件与结构化问题标注，配合提供的MAVEN框架实现多模态特征提取与联合训练。评估阶段支持批量JSON输入和单样本交互式测试两种模式，通过修改配置文件可灵活调整去偏策略的强度与组合方式。实验人员可基于标准化的评估协议，在统一指标下对比模型在原始问题与重述问题上的表现差异，系统验证模型抗偏置能力。

背景与挑战

背景概述

FortisAVQA数据集由研究团队在2025年提出，旨在解决音频-视觉问答（AVQA）任务中的鲁棒性问题。该数据集基于MUSIC-AVQA数据集进行扩展，通过重新表述测试集问题和引入分布偏移，提升了语言多样性和评估维度。主要研究人员包括Jie Ma、Zhitao Gao等，相关成果发表于arXiv预印本平台。FortisAVQA的推出填补了现有AVQA数据集在诊断模型偏差方面的不足，为多模态推理领域提供了更全面的评估基准。

当前挑战

FortisAVQA面临的挑战主要体现在两个方面：在领域问题层面，模型容易过度拟合数据集偏差，导致在罕见问题分布上表现不佳；在构建过程中，需要平衡不同模态信息的对齐问题，同时确保重新表述的问题保持语义一致性。此外，数据集的规模庞大（包含211,572个样本），对计算资源提出了较高要求，如何高效处理多模态输入并保持模型鲁棒性成为关键技术难点。

常用场景

经典使用场景

在多媒体推理领域，FortisAVQA数据集通过其精心设计的音频-视觉问答任务，为研究者提供了一个评估模型鲁棒性的标准平台。该数据集通过重新表述问题和引入分布偏移，使得模型能够在多样化的语言环境和数据分布下进行测试，从而更全面地评估其性能。这一设计使得FortisAVQA成为研究多模态模型鲁棒性的重要工具。

解决学术问题

FortisAVQA数据集主要解决了多模态推理中模型过度依赖数据集偏差的问题。通过引入分布偏移和语言多样性，该数据集能够有效诊断模型在面对罕见问题时的表现，从而推动更鲁棒的多模态模型的发展。其意义在于为学术界提供了一个更接近真实世界的测试环境，促进了多模态推理研究的深入。

实际应用

在实际应用中，FortisAVQA数据集可用于开发智能视频分析系统、音频-视觉问答助手等。例如，在智能监控系统中，模型可以通过分析视频和音频内容，回答关于场景的复杂问题。此外，该数据集还可用于教育领域，开发能够理解多媒体内容并回答学生问题的智能辅导系统。

数据集最近研究

最新研究方向

在多媒体推理领域，FortisAVQA数据集的最新研究聚焦于提升模型的鲁棒性和泛化能力。该数据集通过重构MUSIC-AVQA测试集问题，增强了语言多样性，并引入分布偏移机制，将问题划分为高频（头部）和低频（尾部）子集，从而更全面地评估模型在不同分布下的表现。MAVEN框架采用多模态协同去偏策略，通过提取单模态嵌入、微调参数共享生成模型以及应用循环引导机制，有效减少了模型对数据集偏差的依赖。这一研究方向与当前多模态大语言模型的发展趋势相契合，为音频-视觉问答任务的可靠性评估提供了新的基准，对推动智能系统在复杂真实场景中的应用具有重要意义。