DeepSim-VPAIR-PreProcessed

kaggle2026-08-05 更新2026-08-12 收录

无人机跨视角定位

视觉基准测试

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/muneeburrehman98/deepsim-vpair-preprocessed 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

ross-view UAV localization benchmark built from DeepSim and VPAIR

基于DeepSim与VPAIR构建的ross-view无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）定位基准测试集

创建时间：

2026-08-05

HumbleBench

多模态语言模型

视觉基准测试

HumbleBench是一个大规模的幻觉基准，旨在评估多模态大型语言模型（MLLMs）的拒绝错误选项的能力，从而反映模型的认知谦逊。该数据集由全景场景图数据集构建，包含细粒度的场景图注释，从中提取了准确的实体和关系信息。通过GPT-4-Turbo生成自然语言问题和干扰项，并通过严格的手动过滤过程确保了问题的有效性。HumbleBench包含22831个多项选择题，是目前最大的幻觉基准数据集之一。数

arXiv2025-09-12 更新1050

OpenGVL

机器人评估

视觉基准测试

OpenGVL是一个全面的基准测试，用于评估在各种具有挑战性的操作任务中估计任务进度。它涉及机器人和人类的双重体现，旨在通过视觉观察预测任务进度。OpenGVL评估了公开可用的开源基础模型的能力，并展示了开源模型家族在时间进度预测任务上的性能显著低于闭源模型。OpenGVL还可以作为自动化数据管理和过滤的实用工具，以有效地评估大规模机器人数据集的质量。

arXiv2025-09-22 更新70

egenioussBench

视觉基准测试

自动驾驶导航

egenioussBench是由奥地利技术研究院与布伦瑞克工业大学联合开发的城市场景视觉定位基准数据集，包含高分辨率航空3D网格和CityGML LoD2模型两种地理空间参考数据。数据集核心为2,709张智能手机拍摄的厘米级精度地面图像，通过专业摄影测量束调整技术获取独立于地图的真实坐标，并从中提取412张序列化验证图像和42张非共视测试图像。其创新性在于首次将航空网格与简化城市模型结合，支持跨视

arXiv2026-05-07 更新40

TV100流式学习基准数据集

流式学习

视觉基准测试

本研究系统整理并标准化汇交了“TV100流式学习视觉基准测试数据集”。本数据集的核心基础源自本团队于2024年发表在《Frontiers of Computer Science》期刊上的前期学术成果[1]。在前期研究中，团队为探究预训练大模型的“知识盲区”，初步挖掘并采集了100个CLIP模型识别准确率最低的高难度电视图像类别。为响应国家科技重大专项针对流数据处理的规范化评测需求，本研究在原始TV

国家基础学科公共科学数据中心80

jdopensource/JoyAI-Image-SpatialEdit-Bench

图像空间编辑

视觉基准测试

--- license: apache-2.0 --- # SpatialEdit-Bench SpatialEdit-Bench is a comprehensive benchmark dataset for fine-grained image spatial editing, introduced in the paper [SpatialEdit: Benchmarking Fine

Hugging Face2026-04-10 更新50

DeepSim-VPAIR-PreProcessed

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