香港科技大学 发布 V2R-Bench 数据集, 应用在 视觉语言模型、稳健性评估 领域

香港科技大学 本次发布的数据集 V2R-Bench, V2R-Bench是由香港科技大学研究者提出的，用于评估大型视觉语言模型（LVLMs）在视觉变化稳健性的全面基准框架。该框架包括自动数据生成管道和定制的评估指标，涵盖了基本视觉任务和现有基准，以及补充视觉任务。数据集通过图像处理算法和修补扩散模型自动生成，包含428K图像，旨在评估LVLMs在处理自然场景中的位置、尺度、方向和上下文变化时的稳健性。

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