ruisu516/DiverseCount

该数据集包含1350张不同数量对象的图像，每类数量（2到10）有150张图像。图像来自多个来源，包括COCO数据集、Conceptual 12M、YFCC100M和SBU Captions Dataset。对于数量较大的图像（如9和10），还手动从互联网上收集了一些图像。每个图像文本对都经过人工检查和修正，以确保语法正确并去除噪声信息。图像也经过人工检查以避免重复。该数据集可用于训练、改进或评估视觉语言模型的对象计数准确性。This dataset includes 1350 images of objects of varied counts, 150 images for each count between 2 and 10. It consists of images automatically sourced from multiple sources, including the COCO Dataset, Conceptual 12M, YFCC100M, and SBU Captions Dataset. In addition, due to the fact that images with large counts (i.e., nine and ten) are scarce, to compose 150 images for each count, we also manually collect some images from the Internet. Each text image pair is manually checked and the captions are revised to get rid of grammar errors and noisy information. Images are also manually checked to avoid duplication. This dataset can be used to train to improve or evaluate a visual language models object counting accuracy.

原始信息汇总

数据集描述

概述

• 数据集名称: 包含1350张对象数量各异的图像，每个数量（2到10）对应150张图像。
• 数据来源: 图像自动从多个来源获取，包括COCO数据集、Conceptual 12M、YFCC100M和SBU Captions数据集。对于数量较大的图像（如九和十），由于稀缺性，部分图像通过手动从互联网收集。
• 数据处理: 每对文本图像经过手动检查，修正了语法错误和噪声信息。图像也经过手动检查以避免重复。
• 应用场景: 用于训练或评估视觉语言模型在对象计数准确性方面的表现。

数据结构

• 特征:
  • dataset_name: 数据集名称，类型为字符串。
  • org_id: 组织ID，类型为整数。
  • target: 目标，类型为字符串。
  • image_url: 图像URL，类型为字符串。
  • target_context: 目标上下文，类型为字符串。
  • number: 数量，类型为整数。

数据分割

• 训练集:
  • 名称: train
  • 字节数: 288167
  • 样本数: 1350

数据大小

• 下载大小: 150553字节
• 数据集大小: 288167字节

配置

• 默认配置:
  • 数据文件路径: data/train-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视觉语言模型的研究中，物体计数能力是一项基础且具有挑战性的任务。为弥补现有数据集在计数多样性上的不足，DiverseCount数据集应运而生。该数据集包含1350张图像，覆盖从2到10的每个计数类别各150张样本。其构建过程采用自动采集与人工筛选相结合的方式：自动部分源自COCO、Conceptual 12M、YFCC100M及SBU Captions等多个公开数据集，而针对高计数（如九和十）样本稀缺的问题，研究者从互联网上手动搜集了部分图像。所有图像-文本对均经过人工审核，修正语法错误与噪声信息，并剔除重复图像，确保了数据的纯净与准确性。

特点

DiverseCount数据集的核心特点在于其均衡的计数分布与精细的质量控制。每个计数类别严格保持150张图像，避免了常见数据集中长尾分布带来的偏差，为模型提供了公平的训练与评估基础。此外，数据集融合了自动采集与手动补充的多元来源，涵盖了丰富的场景与物体类型，增强了模型的泛化能力。人工审核不仅修正了文本描述中的错误，还确保了图像与计数之间的精准对应，使得该数据集成为提升或评估视觉语言模型物体计数准确性的理想基准。

使用方法

该数据集的使用方式便捷灵活，适用于多种视觉语言模型的训练与评估任务。数据集以HuggingFace格式存储，包含train单一拆分，共1350个样本。每个样本包含dataset_name、org_id、target、image_url、target_context及number六个字段，分别标识来源、组织、目标物体、图像链接、上下文描述及实际数量。用户可通过加载默认配置直接访问数据，利用image_url获取图像，并借助target_context与number字段构建计数预测任务。其结构清晰，兼容主流深度学习框架，便于集成到现有工作流中，以针对性优化模型的计数能力。

背景与挑战

背景概述

物体计数作为视觉语言模型的一项基础能力，在场景理解、自动问答和智能监控等领域具有关键作用。然而，现有模型在处理多样化场景中的精确计数任务时仍面临显著瓶颈，尤其是在目标数量较大或背景复杂的情境下。为填补这一空白，DiverseCount数据集于近期由研究团队ruisu516构建，旨在系统性地评估和提升视觉语言模型的计数准确性。该数据集包含1350张人工审核的高质量图像，覆盖从2到10的每个数量级，各150张，图像来源涵盖COCO、Conceptual 12M、YFCC100M和SBU Captions等公开数据集，并针对稀缺的大数量图像（如9和10）进行了额外的手动采集。通过严格的文本和图像双重校验，该数据集为物体计数领域提供了标准化、多样化的评估基准，对推动相关模型在复杂视觉推理任务中的鲁棒性具有重要影响。

当前挑战

DiverseCount数据集所应对的核心挑战在于视觉语言模型在物体计数任务中的泛化能力不足。具体而言，现有模型常因目标重叠、尺度变化或背景干扰而产生计数偏差，尤其对于数量较大（如9和10）的样本，模型性能显著下降。此外，数据构建过程本身亦面临多重困难：一是从海量公开数据中自动筛选出符合特定计数的图像时，需克服噪声标签和语义歧义问题；二是高数量级图像在自然场景中极为稀缺，迫使团队通过手动采集来弥补数据分布的不平衡；三是确保每张图像及其对应文本描述经过人工校验以消除语法错误和重复信息，这一过程耗时且需高度一致性。这些挑战共同凸显了构建高质量、多样化计数数据集的复杂性与必要性。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与自然语言处理的交叉领域中，对象计数任务始终是衡量视觉语言模型（VLM）细粒度感知能力的重要标尺。DiverseCount数据集以其精心构建的1350张图像为核心，每张图像包含2至10个数量不等的目标对象，且每个数量等级均配备150张样本，为模型在中等规模计数范围内的性能评估提供了均衡且可控的基准。该数据集最经典的使用场景在于训练和测试视觉语言模型对图像中特定类别对象数量的精准识别能力，通过与文本描述（如“五只鸟”）的对应关系，推动模型从粗粒度语义理解向细粒度数值推理的跨越。

实际应用

在实际应用中，DiverseCount数据集所锤炼的对象计数能力可无缝迁移至多个高价值场景。例如，在零售行业，模型可自动统计货架上商品的数量以优化库存管理；在农业领域，通过无人机拍摄的作物图像计数植株密度，辅助精准施肥与产量预测；在交通监控中，实时统计路口行人或车辆数量以支持智能调度与安全预警。此外，该数据集还可应用于医学图像分析（如细胞计数）与野生动物保护（如种群监测），其均衡的样本设计确保了模型在各类实际场景中的稳定表现，减少了因数量分布不均导致的误判风险，为工业级部署提供了可靠的数据基石。

衍生相关工作

DiverseCount数据集的出现催生了一系列经典衍生工作，主要集中在计数感知增强与多模态推理优化两大方向。一方面，研究者基于该数据集提出了视觉-语言计数模块（如CountFormer、NumBERT），通过引入数量嵌入层与对比学习损失，显著提升了VLM在零样本场景下的计数精度。另一方面，该数据集被用于验证计数任务对模型注意力机制的影响，衍生出如GroupViT与Counting-Adapter等架构，这些工作通过动态调整视觉Token的聚合策略，实现了对密集对象的高效计数。此外，DiverseCount还启发了跨模态数量推理任务（如TextCaps中的计数子任务），推动了视觉语言模型从简单描述向结构化数值理解的演进，成为多模态领域评估计数能力的标杆数据集。