视觉推理任务中的ImageNet：斯坦福GQA数据集重磅发布

【导读】近日，斯坦福NLP研究组发布了最新整理视觉问答数据集——GQA，以推动真实场景下的视觉-语言理解的研究进程，其中包括问答、图片、语义信息等内容，并且本数据集将被应用于2019年的VQA track中。

介绍：

GQA——关于图像场景下的问答数据集。这是一个新的数据集，将被用于对现实世界中的图像进行视觉推理与组合回答的任务中。该数据集中包括了有关各种日常图像的近2000万条问题。每个图像都与一组场景图（scene graph）对应。每个问题都与其语义的结构化表示相关联在一起，并且约束应答者必须采用特定的推理步骤来回答它。

许多GQA的问题中涉及到了多种的推理技巧，空间理解和多步推理等，因此，通常比社区中使用的视觉问答数据集更有挑战性。在本次的收集过程中，我们还确保了数据集的平衡性，严格控制不同问题组的答案分布，以防止使用语言和先验信息进行猜测。

最后，我们采用了一套新的指标来补充数据集，不仅可以测试模型响应的准确性，还可以测试模型的一致性、有效性和合理性，从而更加了解其行为。虽然问题是自动生成的，但他们基于自然语言的众包场景图，使得问题具有语法性、多样性和惯用性。

为鼓励人们尝试使用GQA数据集，我们将从2019年2月开始举办比赛，期望GQA能够成为更强大、更有说服力的推理模型的研究基石，并助力于推进场景理解和视觉问答的领域。

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原文链接：

https://cs.stanford.edu/people/dorarad/gqa/index.html

附数据集介绍PDF：

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