Q-Insight项目中KADIS-700K数据集子集命名规范修正说明

Q-Insight项目中KADIS-700K数据集子集命名规范修正说明

Q-Insight Q-Insight: Understanding Image Quality via Visual Reinforcement Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qin/Q-Insight

在计算机视觉与图像质量评估领域，数据集的规范性和一致性对研究结果的可复现性至关重要。近期在Q-Insight开源项目中出现了一个值得注意的数据集子集命名问题，该项目是由字节跳动开发的视觉质量评估框架。

项目文档中最初提到的"rerefA_sd_brief"子集名称存在两处需要修正的技术细节：

1. 前缀修正：正确的子集名称应为"refA_sd_brief"，而非文档中最初记载的"rerefA_sd_brief"。这种前缀差异在图像质量评估领域具有特定含义：

   • "ref"通常表示参考图像(Reference Image)
   • "A"可能代表特定的评估维度或算法版本
   • "sd"可能指代标准定义(Standard Definition)
   • "brief"表明这是数据集的精简版本

2. 数据源说明：该子集实际上托管在ModelScope平台而非最初文档中提到的Hugging Face。这种平台差异对于研究人员的数据获取流程有实际影响。

这类命名规范的修正对于使用该数据集的研究人员尤为重要，因为：

• 确保能够准确检索到目标数据集
• 避免因名称混淆导致的实验偏差
• 维持研究文献中的术语一致性

项目维护团队已及时响应并修正了文档中的这两处问题，体现了开源社区对技术细节的严谨态度。对于从事图像质量评估的研究人员，建议在引用或使用该数据集时注意使用修正后的规范名称，以确保研究工作的准确性和可复现性。

这种对技术细节的关注也反映了当前计算机视觉领域对数据集规范化的重视趋势，随着数据集规模的不断扩大，精确的命名和元数据描述正变得越来越关键。

Q-Insight Q-Insight: Understanding Image Quality via Visual Reinforcement Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qin/Q-Insight