图像检索与视觉问答数据集ImageRetrievalandVisualQuestionAnsweringDataset-lyoleck
数据来源：互联网公开数据
标签：图像检索, 视觉问答, 图像识别, 文本匹配, 计算机视觉, 深度学习, 数据集, 多模态
数据概述：
该数据集包含图像文件及其相关的文本信息，旨在支持图像检索和视觉问答任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，图像内容可能来自全球各地。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg格式）以及描述图像内容的文本信息。关键文件包括：test_images.csv、train_dataset.csv、test_queries.csv、CrowdAnnotations.tsv、ExpertAnnotations.tsv。其中，train_dataset.csv 包含图像文件名、查询ID和查询文本，test_queries.csv 包含查询ID、查询文本和图像文件名。
数据格式：数据以CSV、TSV和JPG格式提供。CSV文件用于存储结构化文本信息，TSV文件可能包含注释信息，JPG文件为图像文件。数据结构清晰，便于图像与文本的关联和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，方便研究人员使用。
该数据集适合用于图像检索、视觉问答、图像描述生成等研究，以及相关领域的模型训练和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、自然语言处理、多模态学习等领域的学术研究，如图像检索算法的优化、视觉问答模型的构建、图像描述生成的研究等。
行业应用：可为搜索引擎、图像识别系统、智能客服等行业提供数据支持，特别是在图像搜索、内容推荐、智能助手等应用方面。
决策支持：支持基于图像内容的决策制定和策略优化。
教育和培训：作为计算机视觉、人工智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解图像检索与视觉问答技术。
此数据集特别适合用于探索图像与文本之间的关联，构建高效的图像检索系统，并提升视觉问答模型的性能。
