VQA的几个经典数据集介绍
时间: 2023-07-21 16:51:58 浏览: 86
VQA(Visual Question Answering)即视觉问答,是一种结合了计算机视觉和自然语言处理的人工智能任务。以下是几个经典的VQA数据集介绍:
1. VQA v1: 该数据集由微软和斯坦福大学联合发布,共包含204,721张图像和614,163个问题。每个问题都有10个答案选项,其中只有一个正确答案。
2. VQA v2: VQA v2是VQA v1的扩展版,包含了更多的图像和问题,并改进了问题和答案的质量。该数据集共包含265,016张图像和1,106,092个问题。
3. COCO-QA: COCO-QA是由微软发布的一个基于COCO数据集的问答数据集。该数据集共包含123,287张图像和121,512个问题。
4. Visual7W: Visual7W是由斯坦福大学发布的一个较小的VQA数据集,共包含47,300个问题和7个问答类型。该数据集的问题和答案都是人工标注的。
5. CLEVR: CLEVR是由纽约大学发布的一个较为复杂的VQA数据集,用于测试算法在更复杂的场景下的表现。该数据集共包含100,000张图像和997,680个问题。
相关问题
VQA经典数据集的介绍
VQA(Visual Question Answering)是指通过计算机视觉和自然语言处理技术,让计算机能够回答与图像相关的自然语言问题。在VQA研究中,数据集是非常重要的,下面介绍几个经典的VQA数据集:
1. VQA v1和VQA v2
VQA v1和VQA v2是VQA领域最早和最重要的两个数据集。它们包含了超过200,000张图像和超过1,000,000个与图像相关的问题和答案。这些问题涉及到图像中的对象、场景、属性等各方面,答案可以是单词、短语或句子。VQA v2相比于VQA v1,增加了一些挑战性的问题,例如需要推理或者需要多步骤计算。
2. COCO-QA
COCO-QA是基于COCO(Common Objects in Context)数据集构建的VQA数据集,包含了超过120,000张图像和超过750,000个与图像相关的问题和答案。与VQA数据集不同的是,COCO-QA的问题和答案都是多项选择的形式,其中一个正确,其余的错误。
3. Visual7W
Visual7W是一个涉及到7个“W”(Who、What、Where、When、Why、How和Which)的VQA数据集,包含了超过47,000张图像和超过300,000个与图像相关的问题和答案。这些问题涉及到图像中的对象、场景、动作等各方面。
4. GQA
GQA(Visual Genome Question Answering)是一个基于Visual Genome数据集构建的VQA数据集,包含了超过22,000张图像和超过1,000,000个与图像相关的问题和答案。GQA中的问题具有更高的复杂性,需要对图像中的物体属性、关系、逻辑推理等方面进行推理。
以上是几个经典的VQA数据集,它们都为VQA领域的研究提供了丰富的数据资源。
vqa-cp v2数据集
VQA-CP v2 数据集是用于视觉问答(Visual Question Answering,VQA)任务的一个经过修正的数据集。VQA-CP(VQA-Counterpart)旨在提供一个更具挑战性的测试集,以评估模型的推理能力和泛化能力。
VQA-CP v2 数据集通过修改原始的 VQA v2 数据集来创建。在原始数据集中,问题和答案往往可以通过简单的图像分析或利用常识来回答。为了增加数据集的难度,VQA-CP v2 对问题进行了修改,使得回答问题需要更多的推理能力。
具体而言,VQA-CP v2 数据集主要通过四种方式来增加问题的难度:改变问题中特定单词的含义、改变问题的结构、增加关联性和引入反事实问题。这些修改使得模型在回答问题时需要更加深入地理解图像和问题,而不仅仅是简单地从已有的知识中提取答案。
VQA-CP v2 数据集对于评估模型在推理和泛化方面的能力非常有用,可以帮助研究人员更好地理解和改进视觉问答任务中的模型性能。