What's "up" with vision-language models? Investigating their struggle with spatial reasoning
作者: Amita Kamath, Jack Hessel, Kai-Wei Chang
分类: cs.CL, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2023-10-30
备注: EMNLP 2023
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出新的基准以解决视觉语言模型的空间推理问题
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 视觉语言模型 空间推理 基准测试 多模态学习 数据集构建
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型在空间推理方面表现不佳，无法可靠地区分左右等基本空间关系。
- 本文提出了What'sUp基准，通过精确控制对象的空间关系来评估模型的理解能力。
- 实验结果显示，18个评估模型的表现普遍较差，BLIP模型在新基准上仅有56%的准确率，远低于人类的99%。
📝 摘要（中文）
近期的视觉语言（VL）模型表现强大，但在基本空间关系的理解上却存在显著不足。本文构建了三个新语料库，以量化模型对空间关系的理解能力。通过What'sUp基准，我们评估了18个VL模型的表现，发现它们在空间推理任务上普遍表现不佳，尤其是BLIP模型在我们的基准上仅达到56%的准确率，而人类的准确率为99%。研究表明，现有的预训练语料库缺乏可靠的空间关系数据，简单的模型干预措施无法有效解决这些挑战。我们希望这些新语料库能够促进进一步的研究，并已在GitHub上发布数据和代码。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视觉语言模型在空间推理任务中的不足，尤其是对基本空间关系的理解能力。现有方法在这方面的表现不佳，缺乏有效的评估基准。
核心思路：通过构建What'sUp基准，论文旨在提供一个专注于空间关系的评估工具，以便更好地量化和理解模型的推理能力。这样的设计使得模型在不同空间关系下的表现可以被精确评估。
技术框架：整体架构包括三个新语料库的构建，主要模块为数据收集、模型评估和结果分析。数据集通过控制对象身份不变而改变空间关系，确保评估的准确性。
关键创新：最重要的创新在于构建了专门针对空间推理的基准，What'sUp基准能够更精确地评估模型在空间关系理解上的能力，与现有数据集相比，提供了更细致的测试。
关键设计：在模型评估中，采用了多种空间关系的实例，并对模型的训练和评估过程进行了细致设计，确保模型能够在不同的空间关系下进行有效推理。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，18个视觉语言模型在What'sUp基准上的表现普遍较差，BLIP模型在VQAv2上接近人类水平，但在新基准上仅达到56%的准确率，远低于人类的99%。这一发现揭示了当前模型在空间推理方面的重大不足。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动驾驶、机器人导航等需要空间理解的任务。通过提高视觉语言模型在空间推理方面的能力，可以显著提升这些应用的智能化水平和用户体验。
📄 摘要（原文）
Recent vision-language (VL) models are powerful, but can they reliably distinguish "right" from "left"? We curate three new corpora to quantify model comprehension of such basic spatial relations. These tests isolate spatial reasoning more precisely than existing datasets like VQAv2, e.g., our What'sUp benchmark contains sets of photographs varying only the spatial relations of objects, keeping their identity fixed (see Figure 1: models must comprehend not only the usual case of a dog under a table, but also, the same dog on top of the same table). We evaluate 18 VL models, finding that all perform poorly, e.g., BLIP finetuned on VQAv2, which nears human parity on VQAv2, achieves 56% accuracy on our benchmarks vs. humans at 99%. We conclude by studying causes of this surprising behavior, finding: 1) that popular vision-language pretraining corpora like LAION-2B contain little reliable data for learning spatial relationships; and 2) that basic modeling interventions like up-weighting preposition-containing instances or fine-tuning on our corpora are not sufficient to address the challenges our benchmarks pose. We are hopeful that these corpora will facilitate further research, and we release our data and code at https://github.com/amitakamath/whatsup_vlms.