浙江大学 发布 STORM 数据集, 应用在 视觉评分、模型评估 领域

浙江大学 本次发布的数据集 STORM, STORM数据集是一个全面的视觉评分数据集，旨在促进多模态大型语言模型（MLLMs）的可信排序回归能力。该数据集涵盖了五个常见视觉评分领域中的14个排序回归数据集，包含655K图像级配对及其对应的精心策划的视觉问答（VQA）。STORM数据集通过一个粗到精的处理流程，动态地考虑标签候选并提供可解释的思考，为MLLMs提供了一个通用且可信的排序思维范例。该数据集的创建过程包括收集和整合来自不同领域的多个数据集，并对数据进行标注和转换，使其适用于视觉评分任务。STORM数据集的应用领域包括图像质量评估、面部年龄估计、医学图像分级等，旨在解决MLLMs在视觉评分能力方面的不足，并为其提供一个全面的评估框架。

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