vqa-dataset

kaggle2024-03-16 更新2024-05-26 收录

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2024-03-16

Andyrasika/VQA-Dataset

该数据集是一个视觉问答（VQA）数据集，包含问题、答案、图像ID和标签等特征。数据集分为训练集和测试集，分别包含9974和2494个例子。数据集的下载大小为299109字节，数据集大小为875074字节。数据集的许可证为MIT，语言为英语。

Hugging Face2024-01-17 更新20

VQA-CE (VQA Counterexamples)

该数据集提供了 VQA v2 的新拆分（类似于 VQA-CP v2），它由有偏见的模型难以回答的问题构成。该数据集旨在惩罚偏差，并鼓励学习泛化良好的模型。

OpenDataLab2026-07-05 更新170

VQA

我们提出了自由形式和开放式视觉问答 (VQA) 的任务。给定图像和关于图像的自然语言问题，任务是提供准确的自然语言答案。反映许多现实世界的场景，例如帮助视障人士，问题和答案都是开放式的。视觉问题有选择地针对图像的不同区域，包括背景细节和底层上下文。因此，与生成通用图像说明的系统相比，在 VQA 上取得成功的系统通常需要对图像和复杂推理有更详细的理解。此外，VQA 适合自动评估，因为许多开放式答案仅

OpenDataLab2026-07-05 更新6481

VQA-CE (VQA Counterexamples)

该数据集提供了 VQA v2 的新拆分（类似于 VQA-CP v2），它由有偏见的模型难以回答的问题构成。该数据集旨在惩罚偏差，并鼓励学习泛化良好的模型。

OpenXLab30

VQA² Dataset

VQA²数据集用于视频质量评估的视觉问答模型系列。该数据集包含了用于训练和评估视频质量评分和理解模型的数据。

github2024-11-27 更新820