Visual Question Answering 1
Visual Question Answering (VQA) ist eine Unterdisziplin im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, Maschinen zu befähigen, Bildinhalte zu verstehen und Fragen zu diesen Bildern durch multimodale Analyse präzise zu beantworten. Das zentrale Ziel dieser Aufgabe besteht darin, visuelle und linguistische Informationen zu integrieren, um die Fähigkeiten der Maschinen zur Szenerkennung zu verbessern. VQA hat erheblichen Wert in Anwendungen wie intelligente Assistenzsysteme, Bildersuche und Inhaltsmoderation, da es eine natürlichere Mensch-Maschine-Interaktion ermöglicht.
AMBER
RLAIF-V 12B
BenchLMM
GPT-4V
CLEVR
NeSyCoCo Neuro-Symbolic
MS COCO
COCO Visual Question Answering (VQA) real images 2.0 open ended
EarthVQA
SOBA
GQA
GRIT
OFA
MapEval-Visual
MM-Vet
Gemini 1.5 Pro (gemini-1.5-pro-002)
MM-Vet v2
MM-Vet (w/o External Tools)
Emu-14B
MMBench
LLaVA-InternLM2-ViT + MoSLoRA
MMHal-Bench
MSRVTT-QA
Aurora (ours, r=64) Aurora (ours, r=64)
MSVD-QA
PlotQA-D1
PlotQA-D2
TextVQA test-standard
PromptCap
V*bench
IVM-Enhanced GPT4-V
ViP-Bench
GPT-4V-turbo-detail:high (Visual Prompt)
VisualMRC
LayoutT5 (Large)
VizWiz
Emu-I *
VQA v2
RLHF-V
VQA v2 test-dev
BLIP-2 ViT-G OPT 6.7B (fine-tuned)
VQA v2 test-std
LXMERT (low-magnitude pruning)
VQA v2 val