Visual Commonsense Tests

Visual Commonsense Tests是自然语言处理领域的一项子任务，旨在评估模型对视觉场景中常识的理解能力。该任务通过预测超过5000个主体的五种属性类型（颜色、形状、材质、大小和视觉共现）来实现，目标是提高模型在复杂视觉环境中的推理与判断能力，增强其在实际应用场景中的鲁棒性和泛化性。