arXiv cs.AI· Gujie Shao, Zixun Xie, Xuechun Xing, Ruixiang Wang, Ziyun Lan, Yanlin Qi, Gangyi Zhang, Yuxin Yang, Dawei Li, Haiming Tang·· 2 小时前AI 评分37
EyeVQA：从疾病识别到空间定位的眼科视觉语言模型基准
EyeVQA: Benchmarking Ophthalmic Vision-Language Models from Recognition to Spatial Grounding
AI 导读
EyeVQA 是一个用于全面评测眼科视觉语言模型（VLM）的视觉问答基准，由 21 个眼科数据集构建，包含 20,000 个问答对，覆盖六类疾病和七种题型，其中 44.5% 的问题需要跨多张图像推理。在统一零样本协议下评测 14 个通用、科学和医学专用 VLM，最佳模型总分为 62.8，模型在空间定位和跨任务泛化上仍存在明显差距。
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