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大规模网页图像 - 文本数据集用于视觉概念理解
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大规模语言模型推动人工智能发展，远程感知领域对大规模视觉语言模型感兴趣。研究构建高质量远程感知图像字幕数据集，促进视觉语言模型发展。数据集包括详细描述和基准评估数据集，可评估视觉语言模型在远程感知背景下的表现。
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关键要点
- 大规模语言模型推动了人工智能的快速发展，开启了人工智能 2.0 的革命。
- 远程感知领域对开发大规模视觉语言模型的兴趣日益增加。
- 目前研究主要集中在视觉识别任务上，缺乏适用于训练视觉语言模型的大规模图像-文本数据集。
- 本研究构建了高质量的远程感知图像字幕数据集（RSICap），促进视觉语言模型的发展。
- RSICap 包含 2,585 个人工注释的字幕，提供丰富和高质量的信息。
- 数据集为每个图像提供详细描述，包括场景描述和对象信息。
- 为了评估视觉语言模型的表现，提供了基准评估数据集 RSIEval，包括人工注释的字幕和视觉问答对。
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