研究人员推出了“New York Smells”，一个新颖的多模态数据集，旨在弥合机器感知与嗅觉之间的差距。该数据集包含 7,000 个图像-嗅觉信号对，涵盖了在室内外自然环境中遇到的 3,500 多个不同物体，显著扩展了现有的嗅觉数据集。使用“New York Smells”进行的实验证明了其在跨模态嗅觉表示学习中的效用，所学习到的表示在气味到图像检索和场景识别等任务上优于传统的手工特征。 AI
影响 通过提供一个用于嗅觉感知的大规模数据集，为多模态人工智能研究开辟了新途径。
排序理由 该条目描述了一个在 arXiv 上发表的用于嗅觉研究的新数据集和基准测试。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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