关键信息提取(Key Information Extraction,KIE)是Document VQA中的一个重要任务,主要从图像中提取所需要的关键信息,如从身份证中提取出姓名和公民身份号码信息,这类信息的种类往往在特定任务下是固定的,但是在不同任务间是不同的。 KIE通常分为两个子任务进行研究 SER: 语义实体识别 (Semantic Entity Recognition), ...
以下是使用VQA 2.0数据集的一般方法: 1.下载数据集:首先,你需要从VQA 2.0数据集的官方网站或其他可靠来源下载数据集的图像、问题和答案文件。 2.数据集结构:VQA 2.0数据集通常包括图像文件、问题文件和答案文件。图像文件包含用于提出问题的图像,问题文件包含与图像相关的问题,答案文件包含问题的答案。 3.数据预处理...
这种多样性使得VQAv1数据集成为一个全面的数据集,可以用来测试模型在不同场景和主题下的表现。 总的来说,VQAv1数据集的例子涵盖了各种不同的图像和问题类型,涵盖了不同的主题和难度级别,这使得该数据集成为一个有力的工具,用来训练和评估视觉问答模型的性能。
首先,要使用XFUND数据集进行训练或验证都需要先转换为“图片路径 JSON字符串”的形式,JSON字符串如: {"height": 3508,# 图像高度"width": 2480,# 图像宽度"ocr_info":[{"text":"邮政地址:",# 单个文本内容"label":"question",# 文本所属类别"bbox":[261, 802, 483, 859],# 单个文本框"id": 54,...
关键信息提取(Key Information Extraction,KIE)是Document VQA中的一个重要任务,主要从图像中提取所需要的关键信息,如从身份证中提取出姓名和公民身份号码信息,这类信息的种类往往在特定任务下是固定的,但是在不同任务间是不同的。 KIE通常分为两个子任务进行研究 SER: 语义实体识别 (Semantic Entity Recognition), ...