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DAQUAR Real-World Image Question Answering Dataset

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414.12 MB

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Veröffentlichungs-URL

www.mpi-inf.mpg.de

Paper-URL

arxiv.org

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DAQUAR, der vollständige Name von DAtaset for QUESTION ANTWORTING ON REAL-WORLD IMAGES, ist ein Datensatz menschlicher Fragen und Antworten zu Bildern. Die Bilder in diesem Datensatz stammen aus dem NYU-Depth v2-Datensatz. Es handelt sich ausschließlich um RGBD-Bilder von Innenaufnahmen, von denen 795 zum Training und 654 zum Testen verwendet werden. Es gibt zwei Haupttypen von Frage-/Antwortpaaren in DAQUAR: automatisch generierte und manuell annotierte.

DAQUAR.torrent
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  • DAQUAR/
    • README.md
      1.2 KB
    • README.txt
      2.4 KB
      • data/
          • Full DAQUAR (all classes)/
            • test.txt
              413.46 MB
            • train.txt
              413.47 MB
            • qa.894.raw.txt
              413.46 MB
            • qa.894.raw.test.txt
              412.32 MB
            • qa.894.raw.train.txt
              412.72 MB
          • Metrics measuring performance/
            • gt_questions.txt
              413.48 MB
            • pred_answers.txt
              413.48 MB
            • calculate_wups.py
              413.48 MB
            • compute_consensus.py
              413.48 MB
          • Consensus data on DAQUAR/
            • human_answers-consensus
              827.56 KB
          • Reduced DAQUAR (37 classes and 25 test images)/
            • qa.37.raw.txt
              414.12 MB
            • qa.37.raw.train.txt
              413.72 MB
            • sampled_test_names.txt
              414.12 MB
            • qa.37.raw.reduced.test.txt
              413.5 MB
          • DAQUAR builds upon NYU Depth v2 by N. Silberman et.al./
            • nyu_depth_images.tar
              411.98 MB

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