ZS-F-VQA

ZS-F-VQA 数据集是针对零样本问题的 F-VQA 数据集的新拆分。
首先，我们获得 F-VQA 数据集的原始训练/测试分割，并将它们组合在一起，根据其出现频率过滤出答案出现在前 500 名的三元组。
接下来，我们以 1:1 的比例将这组答案随机分成新的训练拆分（也称为可见）$\mathcal{A}_s$ 和测试拆分（又名未见过）$\mathcal{A}_u$。
参考 F-VQA 标准数据集，划分过程重复 5 次。
对于原始 F-VQA 数据集中的每个 $(i,q,a)$ 三元组，如果 $a \in \mathcal{A}_s$ 则将其划分为训练集。否则它被分成测试集。
F-VQA 中训练和测试集的答案实例重叠为 2565 美元，而 ZS-F-VQA 中为 0 美元。