【数据集收集】用于视觉问答VQA常用的数据集（持续更新，最后更新时间2019-09）_vqa数据集

一、背景

最近刚开始做视觉问答VQA，看了很多文献，但是目前还无从下手，所以准备先把网上的公开的VQA数据集记录下来。前面自己也读了一些文献，文献中多多少少都有介绍数据集的情况，比如：

[1] 【文献阅读】VQA的综述：数据集，算法和挑战（K. Kafle等人，Computer Vision and Image Understanding，2017）

[2] 【文献阅读】兼顾图像理解和推理能力的VQA模型（R. Shrestha等人，CVPR，2019）

其中第[2]篇文章中对数据集的分类比较客观，主要可以分为两类，一类是自然图像，用于图像内容理解研究；一类是合成图像，用于图像中的关系推理研究。

二、数据集整理

1. 自然场景图像数据集

（1）DAQUAR（DAtaset for QUestion Answering on Real-world images）

介绍：最早也是最小的VQA数据集，包含了6795张训练数据和5673张测试数据，所有图像来自于数据集NYU-DepthV2 Dataset。该数据集质量较差，一些图像杂乱无章，分辨率低，并且问题和回答有明显的语法错误。

下载地址：https://www.mpi-inf.mpg.de/departments/computer-vision-and-machine-learning/research/vision-and-language/visual-turing-challenge/

参考文献：M. Malinowski and M. Fritz, \A multi-world approach to question answering about realworld scenes based on uncertain input," in Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2014.

（2）COCO-QA

介绍：QA pairs是由NLP算法生成的，图像来自COCO数据集，一共有78736个训练QA pairs和38948个测试QA pairs，大部分的问题是关于图像中的目标（69.84%），其他问题是关于颜色（16.59%），计数（7.47%），位置（6.10%）。所有问题的答案都是一个单词，只有435个独一无二的答案。数据集最大的缺点在于QA pairs是用NLP算法生成的，是将长句子划分成短句子处理的，这就忽视了句子中的语法和从句问题，算法结果不够智能；另外，数据集只有4类问题。

下载地址：http://www.cs.toronto.edu/~mren/imageqa/data/cocoqa/      （目前不可用）

参考文献：M. Ren, R. Kiros, and R. Zemel, \Exploring models and data for image questionanswering," in Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2015.

（3）FM-IQA（Freestyle Multilingual Image Question Answering）

介绍：基于COCO的一个数据集。数据集的QA都是人类生成的，来源是汉语，然后再机器翻译为英语，答案可以是一个句子。结果评估建议手动。

下载地址：

参考文献：H. Gao, J. Mao, J. Zhou, Z. Huang, L. Wang, and W. Xu, \Are you talking to a machine? Dataset and methods for multilingual image question answering," in Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2015.

（4）VQA-real

介绍：该数据集来自Virginia Tech，共有123287张训练图像，81434张测试图像，图像都来源于COCO，标注由人工进行，允许二值类问题，允许多选问题，每个问题可以提供17个备选答案。一共包含614163个问题，每一个问题都由10个不同的人进行一次回答。统计结果中，18%的问题需要常识，5.5%的问题需要成人常识。

下载地址：

参考文献：

（5）Visual Genome

介绍：包含图像108077张和1445233个QA Pairs，图像来源是YFCC100M和COCO数据集，共有约540万张图像中的区域描述信息，这些信息能够达到精细的语义层次，问题类型是6W（what, where, how, when, who, why），数据集并没有对训练和测试数据进行切分。QA的收集有两种方法，一种是随意人为提问（会出现相似问题或对图像全局内容提问），另一种是针对图像中的特定区域提问。该数据集中没有二值类问题。

下载地址：http://visualgenome.org/api/v0/api_home.html

参考文献：Ranjay Krishna, Yuke Zhu, Oliver Groth, Justin Johnson, Kenji Hata, Joshua Kravitz, Stephanie Chen, Yannis Kalantidis, Li-Jia Li, David A. Shamma, Michael S. Bernstein, and Li Fei-Fei. Visual genome: Connecting language and vision using crowdsourced dense image annotations. Int. J. Comp. Vis., 123(1):32–73, 2017.

（6）Visual7W

介绍：是Visual Genome数据集的一个子集，有47300张图像和139868个QA pairs，回答是多选式的，每一个问题有4个候选答案，其中只有一个是正确的。数据集不包含二值问题。

下载地址：http://web.stanford.edu/~yukez/visual7w/     （目前好像失效了）

参考文献：Yuke Zhu, Oliver Groth, Michael Bernstein, and Li Fei-Fei. Visual7w: Grounded question answering in images. In Proc. IEEE Conf. Comp. Vis. Patt. Recogn., 2016.

（7）VQAv1

介绍：人工标注的开放式问答数据集，但是VQAv1有很多类语言偏见（bias）。

下载地址：https://visualqa.org/vqa_v1_download.html

参考文献：S. Antol, A. Agrawal, J. Lu, M. Mitchell, D. Batra, C. L. Zitnick, and D. Parikh. VQA: Visual question answering. In ICCV, 2015.

（8）VQAv2

介绍：人工标注的开放式问答数据集，相较于VQAv1尽量减少了语言偏见（为每个问题补充了图片），但是仍存在一些偏见。

下载地址：https://visualqa.org/download.html

参考文献：Y. Goyal, T. Khot, D. Summers-Stay, D. Batra, and D. Parikh. Making the V in VQA matter: Elevating the role of image understanding in Visual Question Answering. In CVPR, 2017.

（9）Visual Madlibs

介绍：这一个填空的数据集。一共有10738张图（来自COCO），360001个描述句。

下载地址：

参考文献：L. Yu, E. Park, A. C. Berg, and T. L. Berg. Visual madlibs: Fill in the blank image generation and question answering. In Proc. IEEE Int. Conf. Comp. Vis., 2015

（10）TDIUC

介绍：该数据集尝试解决语言偏见，将问题分成了12类。

下载地址：

参考文献：K. Kafle and C. Kanan. An analysis of visual question answering algorithms. In ICCV, 2017.

2. 合成场景图像数据集

（1）VQA abstract scenes

介绍：该数据集的目标是进行高层次的推理。这些图像都是手动设计的，场景有两种，室内和室外，总计有50000个场景，每个场景有3个问题，每个问题提供10个答案，根据答案类型，可以将问题标记为“yes/no”，“number”，“other”三类。

下载地址：

参考文献：S. Antol, A. Agrawal, J. Lu, M. Mitchell, D. Batra, C. L. Zitnick, and D. Parikh. VQA: Visual Question Answering. In Proc. IEEE Int. Conf. Comp. Vis., 2015

示例如下：

（2）Balanced dataset

介绍：该数据集是为了解决数据偏见而设计的，一共包含了10295张训练图像和5328张测试图像。

下载地址：

参考文献：P. Zhang, Y. Goyal, D. Summers-Stay, D. Batra, and D. Parikh. Yin and yang: Balancing and answering binary visual questions. In Proc. IEEE Conf. Comp. Vis. Patt. Recogn., 2016

（3）CLEVR

介绍：该数据集为合成数据集，是由一些简单的几何形状构成的视觉场景。数据集中的问题总是需要一长串的推理过程，为了对推理能力进行详细评估，所有问题分为了5类：属性查询（querying attribute），属性比较（comparing attributes），存在性（existence），计数（counting），整数比较（integer comparison）。所有的问题都是程序生成的。该数据集的人为标注数据子集为CLEVR-Humans，

下载地址：

参考文献：J. Johnson, B. Hariharan, L. van der Maaten, L. Fei-Fei, C. L. Zitnick, and R. Girshick. CLEVR: A diagnostic dataset for compositional language and elementary visual reasoning. In CVPR, 2017.

3. 外部知识数据集

（1）KB-VQA

介绍：知识库是基于DBpedia，图片来源于COCO，每张图会有3-5个QA pairs，总计有2402个问题，每个问题都是从23种模板里面选择的。

下载地址：

参考文献：P. Wang, Q. Wu, C. Shen, A. v. d. Hengel, and A. Dick. Explicit knowledge-based reasoning for visual question answering. arXiv preprint arXiv:1511.02570, 2015

示例如下：

（2）FVQA

介绍：该数据集不仅有图像和QA pairs，还有外部知识（extra knowledge），知识库有193, 449个事实句子，包含图像2190张，问题5826个，整个数据集分成了5个train/test集，每个集合包含1100张训练图像和1090张测试图像，分别有2927和2899个问题，问题总共可以分成32类。

下载地址：

参考文献：Peng Wang, Qi Wu, Chunhua Shen, Anthony Dick, and Anton van den Hengel. FVQA: Fact-based visual question answering. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., pages 1–1, 2017.

示例如下：

4. 其他数据集

（1）Diagrams

介绍：数据集超过5000个场景，包含15000个多选问题及答案，

下载地址：

参考文献：A. Kembhavi, M. Salvato, E. Kolve, M. J. Seo, H. Hajishirzi, and A. Farhadi. A diagram is worth a dozen images. arXiv preprint arXiv:1603.07396, 2016

（2）Shapes

介绍：数据集包含244个问题和15616张图片，问题包含2-4种属性、目标类型、关系等。

下载地址：

参考文献：J. Andreas, M. Rohrbach, T. Darrell, and D. Klein. Neural Module Networks. In Proc. IEEE Conf. Comp. Vis. Patt. Recogn., 2016