Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Visual Question Answering (VQA)

1,282 평가 기록 141 datasets

Visual Question Answering (VQA) is a task in computer vision that involves answering questions about an image. The goal of VQA is to teach machines to understand the content of an image and answer questions about it in natural language.

Image Source: visualqa.org

개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.

벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
gemini-2.0-flash-exp
GPT-4 score: 81.2±0.4
- -
human
Accuracy: 89.3Binary: 91.2Open: 87.4Consistency: 98.4
- -
PaLI
Accuracy: 84.3
논문 코드
BEiT-3
overall: 84.03
논문 코드
PaLI-X-VPD
Accuracy: 66.8
논문 -
VLAB
Accuracy: 0.61
논문 -
VLAB
Accuracy: 0.496
논문 -
Human
ANLS: 0.9436
논문 코드
ChartPaLI-5B + PaLM 2-S
1:1 Accuracy: 81.3
논문 -
gemini-2.0-flash-exp
GPT-4 score: 77.1±0.1
- -
PPLLaVA-7B-dpo
Correctness of Information: 3.85Detail Orientation: 3.56Contextual Understanding: 4.21Temporal Understanding: 3.21
논문 코드
Gemini Ultra (pixel only)
ANLS: 80.3
논문 코드

데이터셋

141개

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

하위 태스크