Visual Question Answering 1
Visual Question Answering (VQA) est une sous-tâche dans le domaine de la vision par ordinateur qui vise à permettre aux machines de comprendre le contenu des images et de répondre avec précision aux questions relatives à ces images grâce à une analyse multimodale. L'objectif principal de cette tâche est d'intégrer les informations visuelles et linguistiques pour améliorer les capacités de compréhension des scènes par la machine. Le VQA présente une valeur considérable dans des applications telles que les systèmes d'assistance intelligents, la recherche d'images et la modération de contenu, facilitant ainsi une interaction humain-machine plus naturelle.
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