中国人民大学 发布 FunBench 数据集, 应用在 眼科图像分析、机器学习评估 领域

中国人民大学 本次发布的数据集 FunBench, FunBench是由中国人民大学AIMClab创建的一个视觉问题回答(VQA)基准，旨在全面评估多模态大型语言模型(MLLM)的视网膜阅读技能。该数据集包含16,348个视网膜图像和91,810个视觉问题，涵盖了从低级别的模态感知、解剖感知到高级别的病变分析和疾病诊断四个层次的任务。数据来源于多个公开数据集，包括彩色眼底摄影(CFP)、光学相干断层扫描(OCT)和超广角眼底摄影(UWF)等。FunBench的设计考虑了两个基本问题：问什么和怎么问，以实现对MLLM视网膜阅读技能的全面评估。该数据集应用于评估MLLM在眼科图像分析领域的性能，解决视网膜图像的解读问题。

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