KAIST 发布 Human-Preference FashionIQ (HP-FashionIQ) 数据集, 应用在 图像检索、时尚偏好 领域

KAIST 本次发布的数据集 Human-Preference FashionIQ (HP-FashionIQ), HP-FashionIQ数据集是针对复合图像检索（CIR）任务创建的一个新数据集，它通过捕获用户在目标图像检索之外的其他图像上的偏好，来评估CIR模型的性能。该数据集包含3,050个查询，每个查询都有两个图像集合，分别由不同的CIR模型检索得到，并由人类评估员进行偏好标注。HP-FashionIQ旨在解决现有CIR数据集的局限性，即仅标注单个目标图像，忽略了其他相关图像的重要性。通过引入人类偏好标注，HP-FashionIQ为评估CIR模型的性能提供了一个更全面和人性化的标准。

查看Human-Preference FashionIQ (HP-FashionIQ)

README 内容： 

关于 KAIST , KAIST，即韩国科学技术院，是韩国首尔附近的一所顶尖研究型大学，成立于1971年。KAIST以其在科学、工程和技术领域的卓越研究而闻名，尤其在人工智能、计算机科学和纳米技术方面具有领先地位。该校培养了大量科技领域的顶尖人才，对韩国的科技发展起到了重要推动作用。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。