巴黎-萨克雷大学发布ABACUS数据集，应用在指令式图像编辑评估、目标计数编辑领域

巴黎-萨克雷大学本次发布的数据集ABACUS，ABACUS 是面向指令式图像编辑数值能力评估的基准，由巴黎-萨克雷大学与法国原子能和替代能源委员会·List实验室等提出。它基于 COCO 图像与 COCONut 全景真值构建，涵盖添加、移除和类别转换三类操作，共 10,944 条指令、3,845 张源图像，目标计数 K=1–15，并划分易、中、难三级。其创建经双检测器可移除性审计、添加合理性检查、可添加数量估计及人工复核，计数由全景标注与检测器共识确认。该数据集采用无 VLM 评判的实例级验证，检验精确计数与场景保持，旨在评测图像编辑模型的数值编辑能力，并服务于可控训练数据生成。

查看ABACUS

详情页内容：