美国南佛罗里达大学 发布 IMAGEO-Bench 数据集, 应用在 图像地理定位、机器学习评估 领域

美国南佛罗里达大学 本次发布的数据集 IMAGEO-Bench, IMAGEO-Bench是一个用于评估大型语言模型（LLM）图像地理定位能力的基准数据集。它由三个多样化的数据集组成，涵盖了全球街道场景、美国兴趣点（POI）和一个私人收集的未见图像。数据集包括全球街道场景集（Dataset-GSS）、美国兴趣点众包集（Dataset-UPC）和私人收集野生集（Dataset-PCW）。数据集通过分层抽样构建，并通过私人收集的图像进行补充，以确保广泛的覆盖率。数据集大小为9179条，包括高质量的街道级图像、兴趣点图像和未见图像。数据集旨在解决图像地理定位问题，为危机响应、数字取证和基于位置的智能应用提供支持。

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