上海交通大学 发布 IllusionBench 数据集, 应用在 视觉幻觉、视觉语言模型 领域

上海交通大学 本次发布的数据集 IllusionBench, IllusionBench是由上海交通大学图像通信与网络工程研究所创建的一个大规模视觉幻觉理解基准数据集。该数据集包含1051张图像、5548个问答对和1051个黄金文本描述，涵盖了经典认知幻觉、真实场景幻觉、陷阱幻觉等多种类型。数据集通过手动标注的问答对和图像描述，详细记录了幻觉的存在、原因和内容。IllusionBench旨在评估视觉语言模型（VLMs）在真实场景中对视觉幻觉的理解能力，并揭示模型在幻觉识别中的局限性。数据集的应用领域主要集中在视觉语言模型的性能评估和幻觉理解能力的提升，旨在解决模型在复杂视觉场景中的幻觉识别和解释问题。

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