代码和数据集下载:https://github.com/OpenGVLab/Mu 图1 不同医学VQA数据集比较 二、数据集构建 由于高质量医学数据的稀缺性,加之普通标注员很难处理医学数据,因此,构建高质量的医学VQA数据集是一个十分有挑战性的任务。为了解决这个问题,我们从医学分类数据集入手,基于数据集中的类别属性和其他延伸知识,构建VQA问...
数据集信息MedMax是首个专为医学领域设计的多任务图文交错数据集,涵盖了视觉对话、视觉问答(VQA)、图像描述、多模态生成、图像生成和报告理解等任务。该数据集整合了来自PubMedVision-IT、PMC-VQA、PMC_OA、QUI…
OmniMedVQA 是一个专注于医疗领域的大型视觉问答 (Visual Question Answering, VQA) 评测数据集。这个数据集由香港大学与上海人工智能实验室于 2024 年联合推出,旨在为医学多模态大模型的发展提供评测基准。 OmniMedVQA 数据集的特点包括: 大规模和多样性:数据集包含 118,010 张不同的图片,涵盖 12 种不同的模态...
OmniMedVQA 是一个专注于医疗领域的大型视觉问答 (Visual Question Answering, VQA) 评测数据集。这个数据集由香港大学与上海人工智能实验室于 2024 年联合推出,旨在为医学多模态大模型的发展提供评测基准。OmniMedVQA 数据集的特点包括:大规模和多样性:数据集包含 118,010 张不同的图片,涵盖 12 种不同的模态,...
现有医学VQA数据集在规模与全面性上不足，因此构建一个大规模、全面的数据集至关重要。构建高质量医学VQA数据集面临挑战，需从医学分类数据集出发，结合类别属性与延伸知识生成问题。以肺结核患者胸腔X-Ray影像为例，设计如下QA模版：- Q：该图像是通过什么模态采集得到的？A：X-Ray - Q：该图像显示了...
OmniMedVQA数据集是由香港大学与上海人工智能实验室联合推出的一个专注于医疗领域的大型视觉问答(VQA)评测数据集。该数据集包含118,010种不同图片,拥有12种不同模态,涉及超过20个人体不同的器官、部位。OmniMedVQA以73个不同分类数据集为基础,拓展出了多种QA模版,基于这些QA对进行采样,得到了12,7995个不同的VQA...
OmniMedVQA数据集是由香港大学与上海人工智能实验室联合推出的一个专注于医疗领域的大型视觉问答(VQA)评测数据集。该数据集包含118,010种不同图片,拥有12种不同模态,涉及超过20个人体不同的器官、部位。OmniMedVQA以73个不同分类数据集为基础,拓展出了多种QA模版,基于这些QA对进行采样,得到了12,7995个不同的VQA...
Med-Gemini-2D/3D/Polygenic 通过自动指标和人类专家的严格评估,在医学 VQA、报告生成(CXR 和 CT)、基因组学疾病风险预测和医学影像分类等方面设定了新的标准,并在一系列基准中表现出色 关键信息解读 深度学习的医疗普及化: 模型打开了医学人工智能的新大门。利用 700 万个样本和 370 万个医疗病例(大部分为自由文...
Med-Gemini-2D/3D/Polygenic 通过自动指标和人类专家的严格评估,在医学 VQA、报告生成(CXR 和 CT)、基因组学疾病风险预测和医学影像分类等方面设定了新的标准,并在一系列基准中表现出色 关键信息解读 深度学习的医疗普及化: 模型打开了医学人工智能的新大门。利用 700 万个样本和 370 万个医疗病例(大部分为自由文...
Ø多模态能力方面,日日新 5.0支持高清长图的解析和理解以及文生图交互式生成,还可以实现复杂的跨文档知识抽取及总结问答展示,具备丰富的多模态交互能力。性能全球领先,在权威综合基准测试MMBench中综合得分排名首位,在多个知名多模态榜单MathVista, AI2D, ChartQA, TextVQA, DocVQA, MMMU 取得领先成绩。