Expand VSR Benchmark for VLLM to Expertize in Spatial Rules

Peijin Xie, Lin Sun, Bingquan Liu, Dexin Wang, Xiangzheng Zhang, Chengjie Sun, Jiajia Zhang·December 24, 2024

Summary

研究关注视觉大型语言模型(VLLMs)在视觉空间推理(VSR)中的评估与优化。发现VLLMs在语言指令敏感度过高,视觉位置信息敏感度过低的问题。研究通过调整数据和模型结构,使用扩散模型控制空间定位图像数据增强,集成多种视觉编码器,增强模型的视觉空间细节感知能力。结果表明,VSR专家(VSRE)模型在VSR测试集上的准确率提高了27%,成为性能优异的VLLM,适用于VSR任务和相关评估基准。研究开源了扩展的模型、数据和附录,以促进VLLM在VSR领域的研究。

Key findings

2

引言
背景
视觉大型语言模型(VLLMs)概述
视觉空间推理(VSR)的重要性
目的
研究VLLMs在VSR中的表现与挑战
提出改进VLLMs视觉空间推理能力的方法
现有研究与问题分析
VLLMs在VSR中的表现
语言指令敏感性分析
视觉位置信息处理不足
问题根源
数据集设计局限
模型结构限制
方法
数据增强策略
扩散模型控制空间定位图像数据增强
模型结构优化
集成多种视觉编码器
增强视觉空间细节感知能力
实验与结果
实验设计
评估指标与基准
实验环境与参数
结果分析
VSRE模型性能提升
VSR测试集准确率提高27%
结论与贡献
研究成果
VSRE模型在VSR任务中的表现
开源资源与代码
对未来研究的启示
VLLMs在VSR领域的潜力与挑战
参考文献
相关研究与理论基础
数据集与模型结构的文献回顾
附录
实验数据与代码
模型结构与参数详细说明
Basic info
papers
computer vision and pattern recognition
artificial intelligence
Advanced features
Insights
VSRE模型在VSR测试集上的准确率提高了多少?
研究提供了哪些资源以促进VLLM在VSR领域的研究?
VLLMs在视觉空间推理中的主要问题是什么?
研究通过哪些方法优化了VLLMs的视觉空间推理能力?