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2024年11月7日
Dyn-VQA:包含1452个动态问题的视觉问答数据集,要求模型灵活提供知识检索解决方案,其中查询、工具和检索时间都是可变的。
摘要: 2024-11-05,由阿里巴巴集团创建Dyn-VQA数据集,它包含三种类型的“动态”问题,需要复杂的知识检索策略,这些问题的查询、工具和时间都是可变的。这个数据集的创建对于推动mRAG研究和解决现有VQA数据集无法充分反映启发式mRAGs在获取复杂知识方面的刚性问题具有重要意义。 一、研究背景:
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posted @ 2024-11-07 15:34 数据猎手小k
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2024年11月6日
SOEBench:一个包含4000个小目标对象,专门用于评估基于文本的小目标生成和编辑性能。
摘要: 2024-11-03,由浙江工业大学、香港大学、悉尼大学等联合创建SOEBench,为量化评估基于文本的小目标生成提供了一个标准化的基准,这对于推动AI和计算机视觉领域中精确图像生成技术的发展具有重要意义。 一、研究背景: SOEBench数据集的研究背景基于文本引导的图像编辑技术的发展需求,尤其是
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posted @ 2024-11-06 11:07 数据猎手小k
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2024年11月5日
GS-Blur数据集:首个基于3D场景合成的156,209对多样化真实感模糊图像数据集。
摘要: 2024-10-31,由韩国首尔国立大学的研究团队创建的GS-Blur数据集,通过3D场景重建和相机视角移动合成了多样化的真实感模糊图像,为图像去模糊领域提供了一个大规模、高覆盖度的新工具,显著提升了去模糊算法在真实世界场景中的泛化能力。 一、研究背景: 图像去模糊是图像恢复领域的一个重要挑战,尤其
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posted @ 2024-11-05 15:39 数据猎手小k
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AndroidLab:一个系统化的Android代理框架,包含操作环境和可复现的基准测试,支持大型语言模型和多模态模型。
摘要: 2024-10-31,由清华大学和北京大学共同创建的AndroidLab数据集,为安卓自主代理的训练和评估提供了一个包含操作环境、行动空间和可复现基准的系统框架,这对于推动安卓代理技术的发展具有重要意义。 一、研究背景: 随着自主代理与现实世界互动中的重要性日益增加,特别是安卓代理,已成为近期频繁提
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posted @ 2024-11-05 11:52 数据猎手小k
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2024年11月4日
AIDOVECL数据集:包含超过15000张AI生成的车辆图像数据集,目的解决旨在解决眼水平分类和定位问题。
摘要: 2024-11-01,由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究团队创建的AIDOVECL数据集,通过AI生成的车辆图像,显著减少了手动标注工作,为自动驾驶、城市规划和环境监测等领域提供了丰富的眼水平车辆图像资源。 一、研究背景: 随着计算机视觉技术的发展,自动驾驶、城市规划和环境监测等领域对于车辆识别技
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posted @ 2024-11-04 23:21 数据猎手小k
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2024年11月1日
MM-CamObj数据集:由上海交通大学创建,增强现有多模态大语言模型在伪装场景中能力
摘要: 2024-09-24 ,由上海交通大学创建:MM-CamObj 数据集。用来增强现有大型视觉语言模型( LVLM )在伪装对象场景中的能力。数据集包括两个子集: CamObj-Align 和 CamObj-Instruct,分别用于 LVLM 训练的对齐和指令调整阶段。 一、背景: 在自然界中,动物
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posted @ 2024-11-01 10:51 数据猎手小k
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AutoBench-V:一个专为 大型视觉语言模型基准测试而设计的全自动框架
摘要: 2024-10-29,由美国圣母大学、MBZUAI和KAUST联合创建了AutoBench-V,意义在于提供了一个自动化的框架,能够根据模型能力的特定方面对大型视觉语言模型(LVLMs)进行基准测试,从而减少人为成本,提高评估的灵活性和效率。 一、研究背景: 随着大型视觉语言模型(LVLMs)的发展
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posted @ 2024-11-01 10:35 数据猎手小k
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2024年10月31日
SciER:首个大规模科学文档中的实体和关系抽取数据集
摘要: 2024-10-28,为科学文档中的实体和关系抽取领域带来了突破,提供了一个包含106篇完整科学出版物、超过24,000个实体和12,000个关系的大规模数据集,这对于构建科学知识图谱和促进科学信息抽取技术的发展具有重要意义。 一、研究背景: 在科学文档中,实体(如数据集、方法、任务)和它们之间的关
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posted @ 2024-10-31 10:40 数据猎手小k
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SPOTS-10数据集:一个包含50,000张32×32灰度图像的数据集,专注于十种动物的独特图案识别,用于评估机器学习算法。
摘要: 2024-10-28,由英国林肯大学工程与物理科学学院创建SPOTS-10,数据集主要解决夜间图像中基于动物独特体纹识别的复杂计算机视觉任务,为机器学习算法提供了宝贵的评估资源。 一、研究背景: 动物模式识别,如条纹、斑点或其他标记,在夜间图像中识别动物是一项复杂的计算机视觉任务,对于野生动物研究、
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posted @ 2024-10-31 10:36 数据猎手小k
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2024年10月30日
Faces in Things数据集: 由麻省理工学院、微软等联合发布,探索人类视觉错觉的新里程碑
摘要: 2024-09-24,由麻省理工学院、微软、丰田研究院、NVIDIA联合发布的 Faces in Things,为我们打开了研究人类视觉错觉——尤其是面部错觉(Pareidolia)的新篇章。专注于人类视觉系统如何在各种随机刺激中检测到类似面孔的结构,例如在咖啡污渍或天空中的云朵中看到面孔。 一、背
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posted @ 2024-10-30 11:18 数据猎手小k
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