Der VRSBench-Datensatz wurde 2024 von der King Abdullah University of Science and Technology vorgeschlagen, und die zugehörigen Ergebnisse sind „VRSBench: Ein vielseitiger Vision-Language-Benchmark-Datensatz zum Verständnis von Fernerkundungsbildern".

VRSBench ist ein Mehrzweck-Vision-Language-Benchmark-Datensatz, der für das Verständnis von Fernerkundungsbildern entwickelt wurde und darauf abzielt, die Entwicklung allgemeiner, groß angelegter Vision-Language-Modelle für Fernerkundungsbilder voranzutreiben. Der Datensatz enthält 29.614 von Menschen überprüfte, detaillierte Bilder mit Bildunterschriften, 52.472 Objektreferenzen und 123.221 Frage-Antwort-Paare und unterstützt das Training und die Auswertung von Vision-Language-Modellen bei einer breiten Palette von Aufgaben zum Verständnis von Fernerkundungsbildern.