什么是VQA数据集，常用的VQA数据集有哪些

VQA（Visual Question Answering，视觉问答）数据集是指包含图像、问题和答案的数据集，旨在测试模型对视觉、语言和常识知识的理解能力。这些数据集通常用于评估模型在给定图像和相关问题时，结合图像内容和语义理解给出正确答案的能力。

常用的VQA数据集包括：

1. VQA v1/v2：这是由弗吉尼亚理工学院和微软研究院提供的大规模视觉问答数据集，包含来自MS COCO数据集的图像以及对应的大量问题和答案。VQA v2版本通过引入互补图像来平衡问题类型，解决了VQA v1中的语言偏见问题。
2. Visual Genome：斯坦福大学开发的数据集，包含108,249张图像，每张图像有多个问题-答案对。该数据集不仅包含图像和答案，还包含丰富的图像标注信息，如区域描述、对象实例、属性和关系等。
3. COCO-QA：基于MS-COCO数据集构建，包含123,287张图像，每张图像配有一个问题-答案对，问题类型包括对象、颜色、数量和位置等。
4. FM-IQA：同样基于MS-COCO，但其问题-答案对由Amazon Mechanical Turk平台自动生成，增加了数据集的复杂性和多样性。
5. DAQUAR：最早且最小的VQA数据集之一，包含NYU-Depth v2室内RGBD图像，主要用于早期的VQA研究。
6. Visual7W：是Visual Genome的一个子集，包含47,300张图像，问题类型涵盖What、Where、How、When、Who、Why和Which等。
7. CLEVR：由斯坦福大学开发的合成图像推理问答数据集，旨在测试模型对组合式语言的理解能力和视觉场景的推理能力。
8. GQA：针对传统VQA数据集的局限性设计，包含更复杂的问题构造流程，以增强模型的推理和组合问题解决能力。

这些数据集各有特点，涵盖了从自然图像到合成图像、从简单问题到复杂推理的不同需求，为视觉问答任务的研究提供了丰富的资源。