CompGuessWhat?!：多任务框架下评估学习神经表示的数据集

    在自然语言处理和机器学习领域，评估学习到的神经表示的质量是一个重要课题。CompGuessWhat?!数据集是一个多任务框架的实例，专门用于评估神经表示的质量，尤其是在属性定位方面。

关键技术元素：

• 数据集规模：下载的数据集文件大小为112.05 MB，生成的数据集大小为271.11 MB。

• 数据集结构：包含多个数据实例，每个实例由图像、问题答案对（QA pairs）和其他元数据组成。

• 支持的任务：多任务学习，包括属性定位和视觉问答。

数据集描述：

• 数据集摘要：CompGuessWhat?!是一个用于评估学习到的神经表示质量的多任务框架，特别关注属性定位。该数据集使用VisualGenome中的图像作为参考场景。

• 数据集结构：数据集分为不同的部分，包括compguesswhat-original和compguesswhat-zero_shot，每个部分都有其特定的数据字段和分割。

• 数据字段：包括图像ID、时间戳、状态、文件名、URL、高度、宽度、对象的边界框（bbox）和类别等。

数据集创建：

• 策划原理：为了提供一个多任务学习框架，以促进对神经表示质量的评估。

• 源数据：数据集基于VisualGenome图像集合构建。

使用数据的考虑：

• 社会影响：数据集可能对自然语言处理和机器学习领域的研究产生积极影响。

• 偏见讨论：需要进一步分析数据集，以确保生成的表示是公正和准确的。

附加信息：

• 数据集策展人：信息待补充。

• 许可信息：信息待补充。

• 引用信息：提供了数据集的引用格式，以支持学术诚信和研究追踪。

数据集地址： 对于想要获取CompGuessWhat?!数据集的研究人员和开发者，可以访问以下链接：

• 数据集下载：CompGuessWhat?! on Gitee AI

通过上述内容，我们可以看到CompGuessWhat?!数据集的主要技术元素包括其多任务学习框架、丰富的图像-文本对、以及对属性定位和视觉问答任务的支持。这些元素共同构成了数据集的核心特性，使其成为自然语言处理和机器学习领域研究的重要资源。