北京理工大学 发布 GQA-CCG 数据集, 应用在 视觉问答、组合泛化 领域

北京理工大学 本次发布的数据集 GQA-CCG, GQA-CCG数据集是由北京理工大学、深圳北理莫斯科大学和浙江大学联合创建的，旨在评估视觉问答（VQA）模型在多层次组合泛化中的表现。该数据集基于GQA数据集构建，通过过滤和手动标注，包含了多种层次的组合问题，如短语-短语、短语-单词和单词-单词级别。数据集的创建过程包括自动生成新问题和人工审查，确保了数据的质量和多样性。GQA-CCG数据集主要用于研究模型在不同层次组合泛化中的表现，特别是在视觉问答和时间视频定位任务中的应用。

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