Visuelles Fragebeantworten
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.
MM-Vet
GPT-4V
MM-Vet v2
ViP-Bench
GPT-4V-turbo-detail:high (Visual Prompt)
VQA v2 test-dev
BLIP-2 ViT-G OPT 6.7B (fine-tuned)
BenchLMM
GPT-4V
MMBench
CuMo-7B
VQA v2 val
MSRVTT-QA
Aurora (ours, r=64) Aurora (ours, r=64)
VQA v2 test-std
OFA
MSVD-QA
MMHal-Bench
VQA v2
Emu-I *
PlotQA-D1
PlotQA-D2
MapEval-Visual
VizWiz
Emu-I *
COCO Visual Question Answering (VQA) real images 2.0 open ended
MM-Vet (w/o External Tools)
Emu-14B
VisualMRC
LayoutT5 (Large)
TextVQA test-standard
PromptCap
GQA
V*bench
IVM-Enhanced GPT4-V
GRIT
OFA
EarthVQA
SOBA
CLEVR
NeSyCoCo Neuro-Symbolic
AMBER
RLAIF-V 12B
MS COCO