处理后的vqa v2 1 按照研究标准流程处理之后的视觉问答数据集,包括问题和答案的训练集和验证集,以及图像的36个框检测特征。 bladedoctor 3枚 CC0 多模态视觉问答计算机视觉 97 33 2023-10-31 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 vqa_processed.tar.gz vqa_processed.tar.gz (23409.09M) 下载 File ...
我们利用OmniMedVQA数据集,测试了8个通用多模态大模型:BILP2, MiniGPT-4, InstructBLIP, mPLUGOwl, Otter, LLaVA, LLama adapter v2, 和VPGTrans。以及四个医学多模态模型:Med-Flamingo, RadFM, MedVInT 和 LLaVA-Med。实验结果如图5和图6所示,它们分别按5种不同任务类型和12种不同模态体现了各模型的评测...
【视觉问答数据集VQA发布2.0新版】“VQA v2.0: Visual Question Answering” http://t.cn/RfeWgkR ref:《Making the V in VQA Matter: Elevating the Role of Image Understanding in Visual Question Answering》...
VOOC2007数据集resize vqa2.0数据集 一、数据集文件介绍 1.1 数据集大小 VQA官网上提供了数据集文件:VQA_v2数据集 image train:82783 val:40504 test:81434 question train:443757 val:214354 test:447793 annotation train:4437570 val:2143540 大致理解一下就是: 1张图片有大概5个问题 1个问题有10个答案 要注意...
VQAv2论文:Making the V in VQA Matter: Elevating the Role of Image Understanding in Visual Question Answering 【提升图像理解在视觉问答中的作用】 简介:通过收集每个问题对应不同答案的相似图像,构建视觉问答的平衡数据集,测试主流模型表现大幅下降,说明这些模型过于依赖语言先验。论文的数据集构造方法也启发了一...
在VQAv2、OKVQA和GQA基准测试上,Qwen-VL分别达到了79.5、58.6和59.3的准确率,这大大超过了最近提出的LVLMs。值得注意的是,Qwen-VL在ScienceQA和VizWiz数据集上也展示了强大的零样本性能。 4.2 面向文本的视觉问答 面向文本的视觉理解在实际场景中具有广阔的应用前景。我们评估模型在几个基准测试上的面向文本的视觉...
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VILA-U、RankDPO等多个项目用于更好地评估和优化最新的生成式模型。研究团队已开源代码和数据集，期待...
模型下载:https://huggingface.co/zhiqiulin/clip-flant5-xxl VQAScore模型:https://huggingface.co/zhiqiulin/clip-flant5-xxl GenAI-Bench数据集:https://huggingface.co/datasets/BaiqiL/GenAI-Bench 这些成果已在ECCV和CVPR等顶会上发表,并被谷歌DeepMind用于评估其最新的Imagen3模型,被誉为当前文生图领域超越CLI...
VQAScore和GenAI-Bench为文生图模型提供了更精准且全面的评估,已被Imagen3、VILA-U、RankDPO等多个项目用于更好地评估和优化最新的生成式模型。研究团队已开源代码和数据集,期待未来更多探索与进展! 团队介绍 团队的一作林之秋(Zhiqiu Lin)是卡内基梅隆大学的博士研究生,由Deva Ramanan教授指导,专注于视觉-语言大模型...