数据集概述
该数据集围绕3D场景情境化问答任务构建，基于ScanNet的650个场景，包含6.8千个独特情境、20.4千条情境描述及33.4千个推理问题，覆盖空间关系、常识理解等能力，用于评估智能体的3D场景理解与推理性能。
文件详解
- 文件名称: answer_counter.json：JSON格式文件，可能用于统计或记录问答相关的计数信息。
- 文件名称: bird.zip：ZIP压缩文件，具体内容未预览，可能包含与数据集相关的鸟类或其他特定类别数据。
- 文件名称: video.zip：ZIP压缩文件，可能包含视频类数据，用于视觉相关的情境理解任务。
- 文件名称: sqa_task.zip：ZIP压缩文件，可能包含情境化问答任务的核心数据。
- 文件名称: localization_task.zip：ZIP压缩文件，可能包含定位任务相关的数据。
- 文件名称: ScanQA_format.zip：ZIP压缩文件，可能包含符合ScanQA格式的数据集内容。
适用场景
- 3D场景理解研究：用于评估智能体对3D场景中位置、方向等情境的理解能力。
- 多模态推理模型开发：为3D与文本结合的多模态推理模型提供训练与测试数据。
- 空间关系与常识推理研究：探究智能体在3D环境中的空间关系理解及常识推理能力。
- embodied AI研究：推动具身智能体在情境感知、导航及多跳推理等任务上的性能提升。
