DataDepictQA|图像质量评估数据集|多模态数据数据集

DataDepictQA是一个用于多模态图像质量评估的数据集，包含DepictQA-Wild（DepictQA-v2）和DepictQA-v1两个版本。这些数据集基于KADIS700K、BAPPS、PIPAL、KADID10K和DetailDescriptionLAMM等多个现有数据集构建，大小在100K到1M之间，适用于图像到文本的任务。

原始信息汇总

DataDepictQA 数据集概述

数据集信息

• 许可证：Apache-2.0
• 任务类别：图像到文本
• 语言：英语
• 标签：多模态图像质量评估
• 数据集名称：DataDepictQA
• 数据集大小：100K<n<1M

数据集版本

• DepictQA-Wild (DepictQA-v2)

  • 论文：Descriptive Image Quality Assessment in the Wild
  • 项目页面：DepictQA-Wild
  • 代码：DepictQA GitHub

• DepictQA-v1

  • 论文：Depicting beyond scores: Advancing image quality assessment through multi-modal language models
  • 项目页面：DepictQA-v1
  • 代码：DepictQA GitHub

数据集构建

• 源代码：数据集构建代码

数据集构建详细步骤

• KADIS700K

  1. 从这里下载构建好的数据集（KADIS700K目录下）。
  2. 将下载的图像放置在DataDepictQA/KADIS700K目录下。
  3. 目录名称的含义可以在数据集构建的源代码的Abbreviations部分找到。

• BAPPS

  1. 从这里下载BAPPS数据集（2AFC Train set和2AFC Val set）。
  2. 将下载的图像放置在DataDepictQA/BAPPS目录下。
  3. 下载的图像为256 x 256的补丁，从原始的64 x 64补丁调整大小。调整大小不影响比较结果，但影响详细推理任务，因为引入了额外的像素化失真。因此，我们将这些图像调整回原始的64 x 64分辨率。
  4. 运行resize_bapps.py脚本。

• PIPAL

  1. 从这里下载PIPAL数据集（train set）。
  2. 将下载的图像放置在DataDepictQA/PIPAL目录下。

• KADID10K

  1. 从这里下载KADID10K数据集。
  2. 将下载的图像放置在DataDepictQA/KADID10K目录下。

• DetailDescriptionLAMM

  1. 从这里下载LAMM详细描述数据集（coco_images）。
  2. 将下载的图像放置在DataDepictQA/DetailDescriptionLAMM目录下。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

DataDepictQA数据集的构建基于多个现有数据集，包括KADIS700K、BAPPS、PIPAL、KADID10K和DetailDescriptionLAMM。构建过程中，首先从各个数据源下载原始图像数据，随后按照特定的目录结构进行重新组织。例如，KADIS700K数据集中的图像被分类存储在不同的子目录中，以区分不同的图像质量评估任务。BAPPS数据集中的图像则通过脚本进行尺寸调整，以恢复其原始分辨率。PIPAL和KADID10K数据集则直接下载并按照指定路径存放。DetailDescriptionLAMM数据集则从开放数据平台获取，并存储于特定目录中。整个构建过程通过开源代码实现，确保了数据的一致性和可重复性。

使用方法

DataDepictQA数据集的使用方法主要包括数据下载、目录组织以及任务执行。用户首先需要从指定的数据源下载各个子数据集的图像数据，并按照提供的目录结构进行存放。对于BAPPS数据集，用户还需运行提供的Python脚本，将图像调整回原始分辨率。随后，用户可以根据具体的研究需求，选择不同的子数据集进行图像质量评估任务。数据集的开源代码库提供了详细的构建和使用指南，用户可以通过这些指南快速上手并进行相关研究。此外，数据集的元数据信息也为用户提供了丰富的上下文信息，支持更深入的图像质量分析和多模态任务研究。

背景与挑战

背景概述

DataDepictQA数据集由XPixelGroup的研究团队于2023年至2024年间开发，旨在推动图像质量评估领域的发展。该数据集的核心研究问题是通过多模态语言模型超越传统的评分机制，提供更为细致的图像质量描述。研究团队在ECCV 2024和arXiv 2024上发表了相关论文，展示了其在图像质量评估领域的创新性。DataDepictQA的构建基于多个现有数据集，如KADIS700K、BAPPS、PIPAL、KADID10K和DetailDescriptionLAMM，通过整合这些数据集的图像资源，形成了一个涵盖广泛图像质量问题的多模态数据集。该数据集的出现为图像质量评估研究提供了新的视角和方法，推动了该领域从单一评分向多维度描述的转变。

当前挑战

DataDepictQA数据集在解决图像质量评估问题时面临多重挑战。首先，传统的图像质量评估方法主要依赖于单一的评分机制，难以捕捉图像质量的复杂性和多样性。DataDepictQA通过引入多模态语言模型，试图解决这一问题，但如何有效整合图像与文本信息仍是一个技术难点。其次，数据集的构建过程依赖于多个现有数据集，这些数据集的图像格式、分辨率和标注标准各不相同，导致数据整合和预处理工作异常复杂。此外，图像质量评估的主观性较强，如何确保数据集的标注一致性和客观性也是一个重要挑战。最后，数据集的规模较大，训练和验证过程对计算资源的需求较高，这对研究团队的计算能力和算法优化提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

DataDepictQA数据集在多模态图像质量评估领域具有广泛的应用，尤其是在图像到文本的转换任务中。该数据集通过结合视觉和语言模型，能够生成对图像质量的详细描述，而不仅仅是简单的评分。这种能力使得它在图像质量评估的研究中具有独特的优势，尤其是在需要深入理解图像质量细节的场景中。

解决学术问题

DataDepictQA数据集解决了传统图像质量评估方法中仅依赖评分而缺乏详细描述的问题。通过引入多模态语言模型，该数据集能够提供对图像质量的全面分析，包括图像中的具体失真类型及其影响。这一突破不仅提升了图像质量评估的准确性，还为后续研究提供了丰富的实验数据，推动了该领域的进一步发展。

实际应用

在实际应用中，DataDepictQA数据集被广泛用于图像处理、计算机视觉和多媒体内容生成等领域。例如，在图像修复和增强任务中，该数据集可以帮助开发者更精确地识别和修复图像中的失真问题。此外，它还被用于生成高质量的图像描述，为自动图像标注和内容推荐系统提供了有力支持。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，DataDepictQA数据集在图像质量评估领域引起了广泛关注，尤其是在多模态图像质量描述方面。该数据集通过结合图像与文本的多模态信息，推动了图像质量评估从传统的评分体系向更细致的描述性评估转变。最新的研究如DepictQA-Wild（DepictQA-v2）和DepictQA-v1，展示了如何利用多模态语言模型生成详细的图像质量描述，突破了传统评估方法的局限性。这些研究不仅提升了图像质量评估的准确性，还为图像生成、修复等任务提供了新的视角。随着多模态技术的快速发展，DataDepictQA数据集在推动图像质量评估领域的创新中扮演了重要角色，成为该领域前沿研究的热点之一。