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ScanQA
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OpenXLab
2026-04-18 收录
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https://openxlab.org.cn/datasets/OpenDataLab/ScanQA
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资源简介:
我们新的ScanQA数据集包含来自从ScanNet数据集获得的800室内场景的超过41k个问答对。据我们所知,ScanQA是第一个在3D环境中执行基于对象的问题回答的大规模工作。
应用场景:
提供机构:
OpenDataLab
创建时间:
2023-02-13
相关数据集
ScanQA
我们新的ScanQA数据集包含来自从ScanNet数据集获得的800室内场景的超过41k个问答对。据我们所知,ScanQA是第一个在3D环境中执行基于对象的问题回答的大规模工作。
OpenDataLab
2026-07-05 更新
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MV-ScanQA 和 TripAlign
MV-ScanQA 是一个用于评估多视图场景理解和组合推理能力的 3D 问答数据集,其中 68% 的问题需要整合来自多个视图的信息。TripAlign 是一个大规模的 2D-3D-语言语料库,包含超过 100 万个三元组,通过 2D 视图作为中介,自然地将多个上下文相关的对象组合在一起,从而实现更密集的多对象注释。这两个数据集旨在解决现有 3D 视觉语言数据集在多视图推理和稀疏注释方面的局限性,为
arXiv
2025-08-15 更新
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thomas-yanxin/scanqa-community-mirror
--- configs: - config_name: scanqa data_files: - split: val path: "scanqa_val.json" - config_name: sqa data_files: - split: val path: "sqa_val.json" - split: test path: "sqa_test
Hugging Face
2026-03-30 更新
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ScanQA
ScanQA 数据集由京都大学、ATR、RIKEN AIP 等机构的研究人员共同创建,旨在推动 3D 空间理解任务的发展。该数据集包含超过 41,000 个问答对,覆盖 800 个室内场景,基于 ScanNet 数据集构建。问答对通过自动化生成和人工编辑相结合的方式生成,涵盖了多种类型的自然语言问题,如物体识别、颜色、位置等。数据集的创建过程包括自动从 ScanRefer 数据集的描述中生成问题、
github
311
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Yezixiao/ScanQA_voxel_data
ScanQA数据集专注于通过问答(3D-QA)进行3D空间理解。它涉及处理和分析来自ScanNet数据集的3D场景,包含来自800个室内场景的超过41k个问答对。该数据集旨在帮助模型理解3D环境中的空间关系和对象定位。README还提供了使用ScanQA数据集进行数据集准备、模型训练和评估的指导。
Hugging Face
2026-04-22 更新
0
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