GQA|视觉推理数据集|问题回答数据集

GQA数据集由斯坦福大学开发，专注于现实世界的视觉推理和组合问题回答。数据集包含113,018张图像和2200万个多样化的问题，旨在评估多种推理技能，如对象和属性识别、空间推理等。GQA通过精细的问题引擎和场景图结构生成问题，同时提供功能程序以精确控制答案分布。数据集不仅平衡了二元和开放问题，还通过可调平滑技术使答案分布更均匀。GQA的应用领域广泛，旨在推动视觉和语言理解的深度研究，提高模型的鲁棒性、一致性和语义理解能力。

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数据集介绍

构建方式

GQA数据集的构建基于Visual Genome场景图结构，通过一个强大的问题生成引擎，生成了2200万个多样化的推理问题。每个问题都附带一个功能性程序，用于表示其语义。通过程序控制答案分布，并采用可调节的平滑技术来减少问题偏差。数据集还包含一套新的评估指标，用于评估一致性、基础性和合理性等关键质量。

特点

GQA数据集的特点在于其多样性和复杂性。它包含了113,000张真实世界的图像和2200万个问题，涵盖了对象识别、属性识别、空间推理、逻辑推理和比较等多种推理技能。每个问题都通过功能性程序进行语义表示，确保了问题的复杂性和多样性。此外，数据集通过平衡答案分布，减少了偏差，使得模型无法通过简单的统计猜测来获得高分。

使用方法

GQA数据集的使用方法包括通过功能性程序进行问题生成和答案推理。研究人员可以使用数据集中的场景图和功能性程序来训练和评估视觉推理模型。数据集还提供了一套新的评估指标，如一致性、基础性和合理性，帮助研究人员更全面地评估模型的性能。通过这种方式，GQA数据集为开发具有更强鲁棒性、一致性和语义理解的下一代模型提供了有力支持。

背景与挑战

背景概述

GQA数据集由斯坦福大学的Drew A. Hudson和Christopher D. Manning等人于2019年提出，旨在解决现有视觉问答（VQA）数据集中的关键缺陷。GQA专注于真实世界的视觉推理和组合式问答，通过利用Visual Genome场景图结构生成2200万个多样化的推理问题，每个问题都附带功能性程序以表示其语义。该数据集通过严格的答案分布控制和新的平滑技术，减少了问题偏差，并引入了一套新的评估指标，如一致性、接地性和合理性。GQA的提出为下一代模型提供了增强鲁棒性、一致性和对视觉与语言更深层次语义理解的资源。

当前挑战

GQA数据集面临的挑战主要包括两个方面：首先，在领域问题方面，GQA旨在解决视觉推理和组合式问答中的复杂问题，要求模型具备多步推理能力，而现有模型在此类任务上的表现与人类水平仍有较大差距。其次，在数据集构建过程中，研究人员需要克服现有VQA数据集中的统计偏差问题，确保问题的多样性和平衡性。为此，GQA通过功能性程序严格控制答案分布，并采用可调节的平滑技术来减少问题偏差。此外，生成大量语义丰富且多样化的问题也面临技术挑战，尤其是在确保问题的语法正确性和语义一致性的同时，避免生成冗余或过于相似的问题。

常用场景

经典使用场景

GQA数据集广泛应用于视觉推理和组合问答任务中，尤其在需要多步推理和复杂语义理解的场景中表现突出。其通过结合视觉基因组（Visual Genome）的场景图结构，生成了超过2200万个多样化的推理问题，涵盖了从对象识别到空间关系推理的多种任务。GQA的经典使用场景包括视觉问答（VQA）模型的训练与评估，特别是在需要模型进行深层次语义理解和推理的任务中，GQA提供了丰富的测试环境。

解决学术问题

GQA数据集解决了现有视觉问答数据集中的关键问题，如数据偏差和问题简单化。通过引入功能程序来表示问题的语义，GQA能够严格控制答案分布，减少模型对统计偏差的依赖。此外，GQA还提供了一套新的评估指标，如一致性、有效性和合理性，帮助研究人员更全面地评估模型的性能。这些改进使得GQA成为一个更具挑战性和可靠性的基准，推动了视觉推理和问答领域的研究进展。

衍生相关工作

GQA数据集的推出催生了一系列相关研究工作，特别是在视觉推理和组合问答领域。基于GQA，研究人员开发了多种新的模型和方法，如组合注意力网络（MAC）和基于场景图的推理模型。这些模型在GQA数据集上进行了广泛的实验，展示了其在复杂推理任务中的潜力。此外，GQA还激发了更多关于视觉问答数据集偏差和评估指标的研究，推动了该领域的进一步发展。