视觉大模型 / VLM

ChartNet: A Million-Scale, High-Quality Multimodal Dataset for Robust Chart Understanding

ChartNet: 一个百万级、高质量的多模态数据集，用于稳健的图表理解

Jovana Kondic, Pengyuan Li, Dhiraj Joshi, Isaac Sanchez, Ben Wiesel, Shafiq Abedin, Amit Alfassy, Eli Schwartz, Daniel Caraballo, Yagmur Gizem Cinar, Florian Scheidegger, Steven I. Ross, Daniel Karl I. Weidele, Hang Hua, Ekaterina Arutyunova, Roei Herzig, Zexue He, Zihan Wang, Xinyue Yu, Yunfei Zhao, Sicong Jiang, Minghao Liu, Qunshu Lin, Peter Staar, Luis Lastras, Aude Oliva, Rogerio Feris

机构 * MIT（麻省理工学院） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） ； IBM Research（IBM研究院） ； Abaka AI & 2077AI（Abaka AI及2077AI） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 ChartNet通过生成150万张不同图表样本，提升图表解释和推理能力，包含代码、图像、表格、自然语言和问答数据，支持多模态对齐，公开可用。

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