国立阳明交通大学发布YearGuessr数据集,应用在建筑年代估计、视觉语言模型领域

国立阳明交通大学本次发布的数据集YearGuessr,YearGuessr是由国立阳明交通大学团队构建的全球性建筑图像数据集，包含55,546张来自157个国家的建筑立面图像，时间跨度涵盖公元1001至2024年。数据集通过维基百科爬取，包含GPS坐标、页面浏览量（作为知名度指标）及详细文本描述，经过去重、CLIP过滤和人工审核确保质量。该数据集旨在解决视觉语言模型在建筑年代预测中的记忆偏差问题，支持可持续发展审计、遗产保护等应用领域，为建筑年龄估计任务提供了首个开放且具有全球覆盖的基准。

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关于国立阳明交通大学,国立阳明交通大学是台湾的一所顶尖研究型大学，由原国立阳明大学与国立交通大学合并而成。该校在医学、工程、信息科学等领域具有卓越的研究实力和教育水平，致力于培养跨领域的创新人才，推动学术研究与产业应用的结合。

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