MSR-VTT数据集、VQAv2数据集、CLEVR数据集、GQA数据集各数据集训练的指标

各数据集训练的指标如下：

1. MSR-VTT数据集：
- 视频理解任务：使用BLEU@4、METEOR、ROUGE_L、CIDEr-D等指标进行评估。
- 视频字幕生成任务：使用BLEU@4、METEOR、ROUGE_L、CIDEr-D等指标进行评估。

2. VQAv2数据集：
- 问答任务：使用准确率（Accuracy）、Top-1准确率等指标进行评估。

3. CLEVR数据集：
- 视觉问答任务：使用准确率（Accuracy）、Top-1准确率等指标进行评估。

4. GQA数据集：
- 视觉问答任务：使用准确率（Accuracy）、Top-1准确率等指标进行评估。

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用来教育的多模态数据集

基于多模态数据集的教育应用可以帮助学生更好地理解和掌握知识。以下是一些用于教育的多模态数据集的例子：
1. COCO-Text：这个数据集包含了各种各样的图像，其中包含了文本，可以用于训练OCR模型，同时也可以用于教育应用，例如识别图像中的文字并将其转化为语音。
2. AudioSet：这个数据集包含了各种各样的音频片段，可以用于训练音频分类模型，同时也可以用于教育应用，例如识别音频中的语音并将其转化为文字。
3. ImageNet：这个数据集包含了各种各样的图像，可以用于训练图像分类模型，同时也可以用于教育应用，例如识别图像中的物体并将其描述出来。
4. MSR-VTT：这个数据集包含了各种各样的视频片段，可以用于训练视频分类模型，同时也可以用于教育应用，例如识别视频中的场景并将其描述出来。

有没有演讲比赛关于手势的数据集

我不确定有没有特定的演讲比赛关于手势的数据集，但是有一些数据集可能会包含手势方面的信息。以下是一些可能有用的数据集：

1. NVIDIA手势数据集：这个数据集包含了手势识别方面的信息，包括手指的位置和动作。它可以用于训练和测试手势识别算法。

2. ChaLearn手势识别挑战赛数据集：这个数据集包含了各种各样的手势，包括手势的动作和语义信息。它可以用于训练和测试手势识别算法，并且已经被用于多个手势识别挑战赛中。

3. MSR Action3D数据集：这个数据集包含了人类在不同场景下的行为和动作信息，其中包括手势。它可以用于训练和测试手势识别算法，并且已经被用于多个相关研究中。

希望这些数据集能对你有所帮助！