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...
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...
尽管VQA社区在提高VQA模型的性能方面取得了巨大进步（VQA v2数据集上的预测准确率在3年内从54％提高到72％），但我们距离完全解决VQA任务还有很长的路要走。现有的VQA模型仍然缺乏很多必要的能力，比如：视觉落地 (visual grounding)，组合性（compositionality），常识推理等，而这些能力是解决VQA的核心。当我们开发数...
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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...
首先,VQA评估需要一个数据集来测试VQA模型的性能。目前,最广泛使用的数据集是Visual Question Answering (VQA) v2,它由OpenAI于2017年发布。这个数据集包含了大约200,000张图像,每张图像都与3个问题和10个答案相关联。这个数据集的丰富性和多样性可以确保评估结果的可靠性和准确性。 在VQA评估中,常用的指标是准确率...
为了更好地评测VQA模型克服语言偏见(debiasing)的能力,VQA-CP v2 [4]重新组织了VQA v2数据集使得同一问题词下的答案分布在训练集和测试集中是完全相反的,即符合分布外(Out-of-distribution, OOD)设定。如此一来,在训练集中学到的虚假关联和捷径将在测试集中失效,在VQA v2上表现不错的模型在VQA-CP v2上的性能...
数据集 VQA 2.0 由MSCOCO 的真实图像组成,具有相同的训练/验证/测试分割 对于每个图像,平均生成3个问题 这些问题分为3类:是/否、数字和其他 VQA-CP v2 是VQA 2.0的派生,与问题类型相关的答案分布设计为在训练和测试分割之间不同,旨在克服语言先验
【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》...
第一个重要的VQA数据集是DAQUAR((The DAtaset for QUestion Answering on Real-world images))数据集。它包含6794个用于训练和5674个用于测试的question-answer pairs,基于NYU-Depth V2数据集中的图像。这意味着平均每幅图像有9个pairs。 DAQUAR数据集:https://www.mpi-inf.mpg.de/departments/computer-vision-an...