textvqa数据集
时间: 2025-03-01 22:39:31 浏览: 131
### TextVQA 数据集介绍
TextVQA 是一种视觉问答数据集,旨在评估模型理解图像中文本的能力并据此回答问题。该数据集包含超过 45,000 张图片和大约 87,000 个问题-答案对[^1]。
#### 特征描述
- 图像来源于公共网络资源;
- 每张图配有多个自然语言形式的问题;
- 提供了详细的标注信息,包括 OCR 结果、边界框位置等辅助信息;
### 下载方式
官方提供了两种途径来获取此数据集:
1. **通过公开链接下载**
访问 [Visual Question Answering](https://visualqa.org/) 官网,在页面底部可以找到不同版本的数据集下载选项。
2. **利用 Kaggle 平台**
用户也可以前往[Kaggle竞赛页面](https://www.kaggle.com/c/textvqa/data),注册账号后即可免费下载完整的训练集与测试集文件。
### 使用指南
为了更好地处理这些数据,建议采用如下流程:
```python
import json
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载JSON格式的元数据
with open('annotations/train.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
# 显示某一张样本图片及其对应的文字说明
img_id = list(data['images'])[0]
image_path = "train_images/" + img_id + ".jpg"
plt.imshow(Image.open(image_path))
plt.axis('off')
print("Question:", data['annotations'][img_id]['question'])
print("Answer:", data['annotations'][img_id]['answer'])
```
上述代码片段展示了如何读取 JSON 文件中的元数据,并展示了一幅样例图像连同其关联的问题和答案。
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