A-OKVQA|视觉问答数据集|人工智能推理数据集

arXiv2022-06-04 更新2024-06-21 收录

视觉问答

人工智能推理

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http://a-okvqa.allenai.org/

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资源简介：

A-OKVQA是一个由艾伦人工智能研究所创建的大规模视觉问答数据集，包含约25,000个问题，这些问题需要广泛的世界知识和常识来回答。与现有的知识基础VQA数据集不同，A-OKVQA中的问题不能仅通过查询知识库来回答，而是需要对图像中描绘的场景进行某种形式的常识推理。数据集不仅扩展了代理所需知识的多样性，还增加了回答问题所需的推理系统的复杂性。A-OKVQA旨在推动视觉和语言模型的推理能力，通过提供多样化和挑战性的问题，促进模型在理解和生成答案时结合视觉信息和外部知识的能力。

提供机构：

艾伦人工智能研究所

创建时间：

2022-06-04

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

A-OKVQA数据集通过众包方式构建，包含约25,000个问题，这些问题需要广泛的常识和世界知识来回答。数据集的构建过程包括从COCO数据集中筛选出具有多个对象的图像，并由437名众包工作者在Amazon Mechanical Turk平台上进行问题编写和筛选。问题编写过程中，工作者需确保问题需要观察图像、涉及常识或专业知识，并需要超越简单的对象识别。此外，通过CLIP视觉特征对图像进行聚类，以减少重复问题，并通过自动和手动筛选步骤提高问题质量。最终，每个问题还附带了多个自由形式的答案和解释，以支持模型的推理和知识检索能力。

使用方法

A-OKVQA数据集可用于评估视觉问答模型的推理能力和知识整合能力。研究者可以通过多选答案（MC）和直接答案（DA）两种评估方式来测试模型的性能。多选答案评估提供了一个简单的准确率分数，而直接答案评估则鼓励模型生成更符合实际应用的答案。此外，数据集中的解释（rationale）可以用于训练模型的推理或知识检索方法，或构建更具解释性的VQA模型。研究者还可以利用数据集中的解释来分析模型的推理过程，进一步优化模型的表现。

背景与挑战

背景概述

视觉问答（VQA）任务旨在为开发能够联合推理视觉和自然语言输入的AI模型提供一个有意义的测试平台。尽管已有大量VQA数据集涌现，但这些数据集普遍存在一些局限性，如问题过于简单、重复性高、依赖图像外的世界知识较少以及推理需求有限。A-OKVQA数据集由Allen Institute for AI和Carnegie Mellon University的研究人员于2020年创建，包含约25,000个需要广泛常识和世界知识来回答的问题。与现有的知识型VQA数据集不同，A-OKVQA的问题通常不能通过简单查询知识库来回答，而是需要对图像场景进行某种形式的常识推理。该数据集的引入为视觉问答领域提供了新的挑战，推动了多模态模型在复杂推理和知识整合方面的能力提升。

当前挑战

A-OKVQA数据集的主要挑战在于其问题需要多样的外部知识，包括常识、世界知识、视觉知识等，且不能仅通过知识库查询来解决。构建过程中，研究人员面临的主要挑战包括确保问题的多样性和复杂性，避免重复性问题，以及设计能够有效评估模型推理能力的评估机制。此外，数据集的标注过程也面临挑战，如确保标注者能够提供高质量的答案和推理依据。这些挑战使得A-OKVQA成为测试模型在复杂场景下推理和知识整合能力的重要基准。

常用场景

经典使用场景

A-OKVQA数据集的经典使用场景主要集中在视觉问答（VQA）任务中，要求模型不仅能够理解图像内容，还需要结合广泛的世界知识和常识推理来回答问题。例如，模型需要根据图像中的场景推断出人物的职业、物体的功能或事件的可能结果，这些问题无法仅通过图像识别或简单的知识库查询来解决，而是需要复杂的推理和多源知识的整合。

解决学术问题

A-OKVQA数据集解决了现有VQA数据集中常见的局限性，如问题过于简单、重复性高、缺乏世界知识和推理需求等问题。通过引入需要广泛常识和世界知识的问题，A-OKVQA推动了视觉问答领域的发展，促使模型在视觉理解、语言理解和推理能力上取得更深层次的进步。这一数据集的提出为研究者提供了一个更具挑战性的基准，帮助评估和提升多模态模型的综合能力。

实际应用

A-OKVQA数据集的实际应用场景广泛，尤其在需要复杂推理和多源知识整合的领域中表现突出。例如，在智能教育系统中，学生可以通过图像提问并获得基于常识和世界知识的详细解释；在智能客服中，用户可以通过上传图片并提出问题，系统能够基于图像内容和背景知识提供准确的回答。此外，A-OKVQA还可应用于自动驾驶、医疗诊断等领域，帮助系统在复杂场景中做出更智能的决策。

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