FineCops-Ref

FineCops-Ref是由电子科技大学创建的一个新的细粒度组合参考表达理解数据集。该数据集包含9605条正样本和9814条负样本表达，以及8507张负样本图像。数据集的设计旨在测试多模态大语言模型在对象类别、属性和多跳关系上的细粒度推理能力，并通过负样本测试模型在目标对象不在图像中的情况下正确拒绝的能力。数据集的创建过程包括路径生成、表达生成和负样本生成，通过精细的编辑和生成技术确保数据的高质量。该数据集主要应用于视觉推理和跨模态交互策略的开发，旨在提升多模态大语言模型的视觉接地能力。FineCops-Ref is a novel fine-grained compositional referring expression understanding dataset created by the University of Electronic Science and Technology of China. This dataset comprises 9605 positive referring expressions, 9814 negative referring expressions, and 8507 negative sample images. It is designed to evaluate the fine-grained reasoning capabilities of multimodal large language models (LLMs) on object categories, attributes, and multi-hop relational reasoning, as well as to test the model's ability to correctly reject scenarios where the target object is absent from the image via negative samples. The dataset construction process includes path generation, expression generation and negative sample generation, with high data quality ensured through meticulous editing and generative techniques. This dataset is primarily utilized for the development of visual reasoning and cross-modal interaction strategies, aiming to enhance the visual grounding capabilities of multimodal LLMs.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

FineCops-Ref数据集的构建过程融合了图像场景图和语言模型的强大功能。首先，利用GQA数据集中的图像场景图生成路径，这些路径包含了对象、属性和关系等详细信息。随后，将这些路径填充到预定义的模板中，并通过GPT-3.5-turbo进行重写，以生成自然且多样化的正向表达。同时，利用语言模型生成负向表达，并通过扩散模型创建细粒度编辑的负向图像。这一过程确保了数据集的多样性和复杂性，从而能够全面评估多模态大语言模型的视觉推理能力。

特点

FineCops-Ref数据集的显著特点在于其可控的难度级别和包含的负向样本。数据集设计了三个难度级别，分别对应不同的细粒度推理复杂度，从简单的对象识别到复杂的属性与关系理解。此外，数据集还包含了通过细粒度编辑和生成的负向文本和图像，这些样本能够有效测试模型在目标对象不在图像中的情况下正确拒绝的能力，这是现有数据集和方法中常被忽视的重要方面。

使用方法

FineCops-Ref数据集适用于评估和提升多模态大语言模型在细粒度组合参照表达理解任务中的表现。研究者可以使用该数据集对现有模型进行全面评估，特别是针对模型的视觉定位能力和组合推理能力。此外，数据集的训练集可以作为现有训练数据的补充，通过微调提升模型的性能。数据集的公开代码和数据生成管道为研究者提供了便利，有助于推动视觉推理和跨模态交互策略的研究。

背景与挑战

背景概述

FineCops-Ref数据集由电子科技大学（University of Electronic Science and Technology of China）的Junzhuo Liu、Xuzheng Yang、Weiwei Li和Peng Wang等人创建，旨在解决细粒度组合性指代表达理解（Fine-Grained Compositional Referring Expression Comprehension）这一跨模态任务。该数据集的构建时间可追溯至2024年，其核心研究问题在于评估多模态大语言模型（MLLMs）在语言理解、图像理解和语言到图像的接地能力。FineCops-Ref通过引入可控难度级别和负样本，强调了对象类别、属性和多跳关系的细粒度推理，对相关领域产生了深远影响，为视觉推理和跨模态交互策略的发展提供了新的测试平台。

当前挑战

FineCops-Ref数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，解决细粒度组合性指代表达理解任务本身就具有高度复杂性，要求模型具备深入的语言结构理解和视觉内容解析能力。其次，数据集的构建过程中，研究人员通过细粒度编辑和生成技术创建了负样本，这不仅增加了数据集的难度，还对模型的错误拒绝能力提出了更高要求。此外，现有模型在处理负样本时表现不佳，显示出在复杂性和变异性评估方面的不足。这些挑战共同推动了FineCops-Ref的诞生，旨在通过高质量的数据集评估和提升模型的视觉接地能力。

常用场景

经典使用场景

FineCops-Ref数据集在细粒度组合性指代表达理解任务中展现了其经典应用场景。该数据集通过引入可控难度级别，促使多模态大语言模型（MLLMs）在对象类别、属性和多跳关系之间进行多层次的细粒度推理。此外，数据集还包含通过细粒度编辑和生成的负样本图像和文本，测试模型在目标对象不在图像中时的正确拒绝能力。

衍生相关工作

FineCops-Ref数据集的发布激发了一系列相关研究工作，特别是在多模态大语言模型（MLLMs）的视觉接地和组合性推理方面。例如，一些研究通过利用该数据集进行模型微调，显著提升了模型在RefCOCO/+/g等基准测试中的表现。此外，该数据集还促进了负样本生成和处理技术的研究，进一步推动了视觉语言模型的整体发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在视觉语言理解领域，FineCops-Ref数据集的最新研究方向聚焦于细粒度组合性指代表达理解。该数据集通过引入可控难度级别和负样本，挑战多模态大语言模型（MLLMs）在对象类别、属性和多跳关系上的细粒度推理能力。研究者们致力于评估现有模型在复杂场景下的视觉定位和语言理解能力，特别是对负样本的正确识别能力。这一研究不仅揭示了当前MLLMs在组合性推理和视觉定位上的显著差距，还为开发更先进的跨模态交互策略提供了新的视角，从而推动MLLMs在视觉语言任务中的全面潜力。

相关研究论文

• FineCops-Ref: A new Dataset and Task for Fine-Grained Compositional Referring Expression Comprehension

  电子科技大学 · 2024年