FSVQA(Full-Sentence Visual Question Answering)
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资源简介：
Full-Sentence Visual Question Answering (FSVQA) 数据集，由近 100 万对问题和图像的全句答案组成，通过将许多基于规则的自然语言处理技术应用于 MS COCO 中的原始 VQA 数据集和标题而构建数据集。
The Full-Sentence Visual Question Answering (FSVQA) dataset comprises nearly 1 million question-image pairs with full-sentence answers, which is constructed by applying a variety of rule-based natural language processing techniques to the original VQA dataset and captions from the MS COCO dataset.
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-06-07
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
FSVQA（Full-Sentence Visual Question Answering）是一个视觉问答数据集，包含近100万对问题和图像的全句答案。它基于MS COCO的原始VQA数据集和标题，通过自然语言处理技术构建，由东京大学于2016年发布。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
