1. 图像描述生成：
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- 任务描述：生成描述图像内容的自然语言文本。
- 应用场景：辅助视觉障碍人士理解图像内容、图像搜索引擎等。
- 主要使用的数据集：
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- COCO（Common Objects in Context）：包含约120万张图像，每张图像都有5个描述句子，用于图像描述和识别。
- Flickr30k：包含3万张图像，每张图像都有5个描述句子。
2. 视觉问答：
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- 任务描述：给定一个图像和一个与图像内容相关的问题，模型需要生成或选择正确的答案。
- 应用场景：智能助手、教育辅助系统等。
- 主要使用的数据集：
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- VQA（Visual Question Answering）：包含超过260万对图像和问题，用于评估模型的视觉问答能力。
- GQA（Geometry Question Answering）：包含超过100万对图像和空间推理问题。
3. 图像分类：
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- 任务描述：将图像分配到一个或多个类别中。
- 应用场景：内容审核、物体识别等。
- 主要使用的数据集：
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- ImageNet：包含超过1400万张图像，分布在21,841个类别中，用于大规模图像识别。
- CIFAR-10/CIFAR-100：包含60,000张图像，分为10或100个类别，用于图像分类和识别。
4. 视频理解：
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- 任务描述：理解和描述视频内容，包括动作识别、事件检测等。
- 应用场景：视频监控分析、视频内容推荐等。
- 主要使用的数据集：
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- Kinetics：包含数百万个视频剪辑，涵盖400多个人类动作类别。
- Something-Something V2：包含220,860个视频剪辑，用于动作识别。
5. 语音识别：
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- 任务描述：将语音信号转换为文本。
- 应用场景：语音助手、会议记录等。
- 主要使用的数据集：
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- LibriSpeech：包含超过1000小时的英语朗读语音数据。
- Common Voice：Mozilla提供的众包语音识别数据集，包含多种语言的语音数据。
6. 机器翻译：
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- 任务描述：将一种语言的文本或语音翻译成另一种语言。
- 应用场景：多语言交流、国际化内容生成等。
- 主要使用的数据集：
