來自北京郵電大學、新加坡南洋理工大學及艾倫人工智能研究所的學者們提出了FunQA，一個全新的高質量視頻問答數(shù)據(jù)集，用于測試和提高AI模型對反直覺視頻內容的理解能力。論文地址:https://arxiv.org/abs/2306.14899FunQA包含總時長近24小時、來自3種反直覺藝術類型的4365個短視頻，以及312萬條人工注釋的視頻問答對。FunQA提供了一個全新且富有挑戰(zhàn)的視頻理解基準，可以推動計算機視覺研究的發(fā)展。...

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