DetailCaps数据集与CAPTURE指标，提升视觉语言模型评估准确性

为解决现有视觉语言模型评测的局限性，中国科学院、北京大学和字节跳动的科研团队推出了DetailCaps-4870数据集，旨在更准确地评估模型对图像细节的理解。他们还提出了名为CAPTURE的新评估指标，该指标在保持低成本的同时，提高了与专家评价的一致性。CAPTURE通过细致的元素匹配策略来衡量caption的质量。此外，研究团队还开发了一种方法，利用LVLM自身能力生成高质量的detail caption数据，从而提升模型的表现。
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