多模态视觉问答推理评估数据集MultimodalVisualQuestionAnsweringReasoningEvaluationDataset-nhanvi

数据来源：互联网公开数据

标签：视觉问答, 多模态, 图像理解, 推理能力, 评估, 机器学习, 自然语言处理, 深度学习

数据概述：该数据集包含用于评估多模态视觉问答（VQA）模型推理能力的结构化数据，涵盖图像、问题、答案以及模型预测和评分。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。地理范围：数据未限定特定地理区域，图像内容来源于COCO 2017数据集。数据维度：数据集包含多个CSV和JSON文件，其中CSV文件包含id、得分、图像路径、人工标注、模型预测、问题ID等字段，JSON文件则存储了模型评分信息。数据格式：数据以CSV和JSON格式提供，方便进行数据分析、模型训练和评估。CSV文件主要用于存储问答对和模型预测结果，JSON文件用于存储更详细的评估分数。来源信息：数据集来源于对LLAMA405、LLAMA90B-vision、HalongQwen等模型的评估结果，以及人工标注数据。该数据集适合用于研究多模态VQA模型的推理能力、图像理解能力，以及模型评估和改进。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于视觉问答、多模态学习、图像理解等领域的学术研究，例如，评估不同模型的推理能力、分析模型在不同场景下的表现、探索提高模型性能的方法。行业应用：可以为人工智能行业提供数据支持，特别是在开发智能客服、智能助手、图像搜索等应用时，用于评估和优化模型的性能。决策支持：支持人工智能系统在图像理解、推理方面的决策制定，例如，帮助企业评估其VQA系统的性能，并进行改进。教育和培训：作为人工智能、机器学习、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解多模态VQA任务，进行模型训练和评估。此数据集特别适合用于研究和评估VQA模型在复杂推理任务上的表现，并探索提高模型推理准确性和鲁棒性的方法。