manhdungcr7/dataset_viahe_vqa

Vietnamese Sidewalk Violation VQA (vi phạm vỉa hè)

Bộ dữ liệu Hỏi–Đáp trên ảnh (VQA) tiếng Việt đầu tiên về hành vi lấn chiếm/vi phạm sử dụng vỉa hè, gắn với căn cứ pháp lý Nghị định 168/2024/NĐ-CP. Xây dựng cho đồ án môn học SE365 (Trường ĐH Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM).

• Ảnh: 6.349 ảnh
• Cặp hỏi–đáp: 19.474
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Câu hỏi: 10 câu cố định, 4 loại (yes/no, what đa nhãn, đếm số lượng, không gian)
• IAA (2 người gán nhãn độc lập): macro-κ tăng 0,736 → 0,854 qua 3 vòng hiệu chỉnh guideline

Source code (huấn luyện, đánh giá, demo): https://github.com/manhdungcr7/dataset_viahe_vqa

Nguồn gốc ảnh

Ảnh chụp thực địa bằng điện thoại — một phần chụp khi di chuyển bằng xe máy, vào ban ngày, tại khu vực đô thị. Đây là ảnh góc nhìn người đi đường (street-level), KHÔNG phải ảnh từ camera giám sát (CCTV) cố định — tương tự tiền lệ VizWiz (Gurari et al., 2018): ảnh điện thoại chất lượng không đồng đều, một số ảnh mờ/nhòe do chuyển động.

Lưu ý về quyền riêng tư: đây là ảnh chụp không gian công cộng (vỉa hè, đường phố), có thể xuất hiện người đi đường, phương tiện, biển số xe trong khung hình. Ảnh chưa qua xử lý làm mờ khuôn mặt/biển số. Vui lòng cân nhắc mục đích sử dụng phù hợp (nghiên cứu/học thuật) và tuân thủ quy định về quyền riêng tư của khu vực tài phán liên quan khi tái sử dụng.

Cấu trúc dữ liệu

dataset_viahe_vqa/
├── train.csv      13.672 cặp QA / 4.443 ảnh
├── val.csv         1.911 cặp QA /   635 ảnh
├── test.csv        3.891 cặp QA / 1.271 ảnh
└── images/          6.349 ảnh .jpg (tên file khớp cột `filename`)

Chia theo ảnh (một ảnh không xuất hiện ở hai tập khác nhau), tỉ lệ ~70/10/20 theo cặp QA. Phân bố loại câu hỏi nhất quán giữa 3 tập (yes_no ~46%, what ~37%, how_many ~11%, spatial ~7%).

Các cột trong file CSV

Cột	Ý nghĩa
filename	Tên file ảnh trong thư mục images/
qid	Mã câu hỏi, Q1–Q10 (xem bảng bên dưới)
question	Nội dung câu hỏi (tiếng Việt)
answer	Đáp án đã chuẩn hóa
question_type	yes_no / what (đa nhãn) / how_many / spatial
task	perception (nhận diện trực tiếp) hoặc reasoning (suy luận từ nhiều tín hiệu)
cat	Mã phân loại nội bộ theo nhóm hành vi (bookkeeping, không phải căn cứ pháp lý)
explanation	Giải thích ngắn, gắn Điều/Khoản Nghị định 168/2024
annotator	Người gán nhãn
timestamp	Thời điểm gán nhãn

10 câu hỏi cố định

qid	Loại	Nội dung (rút gọn)	Tập nhãn
Q1	yes_no	Vỉa hè có bị lấn chiếm/hư hỏng/vi phạm không?	có / không
Q2	what (đa nhãn)	Loại hình kinh doanh nào lấn chiếm?	4 loại + "không có"
Q3	yes_no	Có biển hiệu/quảng cáo lấn chiếm không?	có / không
Q4	yes_no	Có vật liệu/máy móc xây dựng lấn chiếm không?	có / không
Q5	what (đa nhãn)	Phương tiện nào đỗ trái phép trên vỉa hè?	xe máy/ô tô/xe đạp + "không có"
Q6	how_many	Có bao nhiêu xe máy đỗ trái phép?	0/1/2/3/4/5+
Q7	yes_no	Có xe đang di chuyển trên vỉa hè không?	có / không
Q8	what (đa nhãn)	Loại vật cản/cấu trúc nào lấn chiếm?	4 loại + "không có"
Q9	yes_no	Bề mặt vỉa hè có hư hỏng nguy hiểm không?	có / không
Q10	spatial	Người đi bộ còn lối đi thông suốt không?	có / không

Mười câu hỏi bao phủ các nhóm hành vi vi phạm chính trong Nghị định 168/2024: kinh doanh lấn chiếm (Q2), tập kết vật liệu (Q4), đỗ xe trái phép (Q5, Q6), phương tiện di chuyển trên hè (Q7), vật cản tự dựng (Q8), hư hỏng hạ tầng gây nguy hiểm (Q9), và khả năng lưu thông của người đi bộ (Q1, Q3, Q10).

Mất cân bằng nhãn (long-tailed)

Bộ dữ liệu mất cân bằng nặng theo BẢN CHẤT THỰC TẾ (vi phạm phổ biến chiếm đa số ảnh, vi phạm hiếm chiếm thiểu số) — không phải lỗi thu thập:

Câu	Nhãn đa số (tỷ lệ)	Nhãn thiểu số đáng chú ý
Q1	có (72,8%)	không (27,2%)
Q2	không có (57,3%)	sửa xe/rửa xe (4,3%); hàng rong/sạp bán (8,0%)
Q4	không (81,2%)	có (18,8%)
Q5	xe máy (50,9%)	xe đạp (3,5%); ô tô (4,6%)
Q7	không (88,6%)	có (11,4%)
Q9	không (78,9%)	có (21,1%)
Q10	có (84,1%)	không (15,9%)

Khuyến nghị khi dùng bộ dữ liệu này để huấn luyện: báo cáo F1-macro và recall theo lớp bên cạnh Exact-Match, dùng majority-baseline làm mốc bắt buộc, và cân nhắc kỹ thuật xử lý mất cân bằng phù hợp với họ mô hình (xem repo source code — nhóm khảo sát Weighted-BCE, Focal, ASL, Logit-Adjust, Threshold-moving cho mô hình phân loại nhẹ, và đề xuất Two-stage cRT cho mô hình sinh, đạt cải thiện lớp thiểu số +13,1 điểm % mà không đánh đổi lớp đa số).

Cách nạp dữ liệu

import pandas as pd
from PIL import Image
from huggingface_hub import hf_hub_download, snapshot_download

# Tải toàn bộ (csv + ảnh) về thư mục local
local_dir = snapshot_download(repo_id="manhdungcr7/dataset_viahe_vqa", repo_type="dataset")

train = pd.read_csv(f"{local_dir}/train.csv")
img = Image.open(f"{local_dir}/images/{train.iloc[0]['filename']}")
print(train.iloc[0]["question"], "->", train.iloc[0]["answer"])

Trích dẫn

Nếu sử dụng bộ dữ liệu này, vui lòng trích dẫn:

@misc{viahe_vqa_2026,
  title  = {Vietnamese Sidewalk Violation VQA: A Question-Answering Dataset for Sidewalk Encroachment Detection},
  author = {Dao, Manh Dung and Cao, Thanh Huy},
  year   = {2026},
  note   = {SE365 course project, University of Information Technology, VNU-HCM},
  url    = {https://huggingface.co/datasets/manhdungcr7/dataset_viahe_vqa}
}

Giấy phép

CC BY-NC 4.0 — được phép sử dụng, chia sẻ, chỉnh sửa cho mục đích phi thương mại, kèm ghi công nguồn. Liên hệ tác giả nếu cần cấp phép sử dụng thương mại.