图像问答多模态数据集ImageQuestionAnsweringMultimodalDataset-lamtruong1594
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 问答系统, 多模态, 计算机视觉, 自然语言处理, 图像标注, 机器理解, 数据集
数据概述：
该数据集包含图像文件及其对应的问答对，旨在用于训练和评估图像问答（Image Question Answering, IQA）模型。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：数据来源未明确标注，但图像内容涵盖多种场景和物体，具有广泛的通用性。
数据维度：数据集的核心组成部分包括：
图像文件：JPEG 格式，文件名通常包含图像ID，例如“COCO_train2014_000000000322.jpg”。
问答数据：CSV 格式，包含以下字段：
Unnamed: 0：序号，无实际含义。
question：与图像相关的提问，使用越南语。
answer：对问题的回答，同样使用越南语。
img_id：图像的唯一标识符，与图像文件名中的ID对应。
type：问题类型。
数据格式：数据集主要由JPEG图像文件和CSV格式的文本文件组成，便于进行多模态数据处理。
来源信息：数据集来源于公开的图像和问答数据，具体来源未明确。已进行数据整合和初步标注。
该数据集适合用于图像理解、视觉问答、多模态学习等领域的研究。
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：适用于计算机视觉、自然语言处理和人工智能交叉领域的学术研究，如图像问答模型的开发与评估、多模态信息的融合研究等。
行业应用：可用于开发智能客服、图像搜索、教育辅助工具等，提升用户体验。
决策支持：为基于图像信息的决策提供数据支持，例如，在特定场景下提供图像内容的快速理解与分析。
教育和培训：作为计算机视觉、人工智能相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解多模态学习。
此数据集特别适合用于探索图像内容与文本描述之间的关联关系，并构建能够理解图像内容的智能系统，从而实现对图像信息的有效利用。
