Bridging Perception and Language: A Systematic Benchmark for LVLMs' Understanding of Amodal Completion Reports

📄 arXiv: 2507.05799v1 📥 PDF

作者: Amane Watahiki, Tomoki Doi, Taiga Shinozaki, Satoshi Nishida, Takuya Niikawa, Katsunori Miyahara, Hitomi Yanaka

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-08

备注: To appear in the Proceedings of the 47th Annual Meeting of the Cognitive Science Society (COGSCI 2025)

💡 一句话要点

构建LVLM知觉能力评测基准，分析模型在残缺信息补全理解上的能力差异

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 完形补全 基准测试 多模态理解 知觉推理

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对LVLM在完形补全相关文本理解能力的系统性评估，无法有效衡量模型对残缺信息的推理能力。
  2. 论文构建了一个基于基本形式本体的完形补全基准，旨在系统性地评估LVLM对不同类型对象完形补全的理解能力。
  3. 实验结果表明，LVLM在完形补全任务上表现各异，且部分模型在日语提示下对原始图像的理解能力反而低于空白刺激。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型(LVLM)开发的主要目标之一是构建能够辅助人类完成多模态任务的系统，包括解释感知经验的描述。其中一个核心现象是完形补全，即人们即使在物体部分被遮挡时也能感知到完整的物体。尽管大量研究评估了计算机视觉算法检测或重建遮挡区域的能力，但LVLM在与完形补全相关的文本上的推理能力仍未被探索。为了弥补这一差距，我们构建了一个基于基本形式本体的基准，以实现对完形补全的系统分类。结果表明，虽然许多LVLM总体上达到了与人类相当的性能，但它们在某些类型的补全对象上的准确性存在差异。值得注意的是，在某些类别中，一些LLaVA-NeXT变体和Claude 3.5 Sonnet在原始图像上的准确率低于缺乏视觉内容的空白刺激。有趣的是，这种差异仅在日语提示下出现，表明这些模型在日语特定语言能力方面存在缺陷。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型视觉语言模型(LVLM)在理解和推理完形补全(amodal completion)文本描述方面的能力评估问题。现有方法主要集中在计算机视觉算法对遮挡区域的检测和重建，而忽略了LVLM在理解与完形补全相关的文本信息方面的能力。因此，现有方法无法有效评估LVLM是否能够像人类一样，根据部分可见信息推断出完整物体的形态和属性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个系统性的基准数据集，该数据集基于基本形式本体(Basic Formal Ontology)对完形补全现象进行分类，从而能够更细粒度地评估LVLM在不同类型的完形补全任务上的表现。通过分析LVLM在不同类别上的准确率差异，可以揭示模型在理解特定类型对象或场景时的局限性。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 基于基本形式本体对完形补全现象进行分类，确定不同的对象类别和场景类型。2) 构建包含图像和文本描述的基准数据集，其中文本描述涉及对图像中物体进行完形补全的推理。3) 使用不同的LVLM模型对基准数据集进行测试，并记录模型在不同类别上的准确率。4) 分析实验结果，比较不同模型之间的性能差异，并识别模型在特定类别上的弱点。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 首次提出了针对LVLM完形补全理解能力的系统性评估基准。2) 基于基本形式本体对完形补全现象进行分类，实现了更细粒度的评估。3) 发现了LVLM在日语提示下对原始图像的理解能力反而低于空白刺激的现象，揭示了模型在特定语言能力方面的缺陷。

关键设计：该研究的关键设计包括：1) 基准数据集的构建，需要确保数据集的多样性和代表性，覆盖不同类型的对象和场景。2) 实验评估指标的选择，需要选择能够有效衡量模型完形补全理解能力的指标，例如准确率、召回率等。3) 实验提示语的设计，需要考虑不同语言和文化背景下的表达方式，以避免语言偏差对实验结果的影响。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，虽然许多LVLM总体上达到了与人类相当的性能，但它们在某些类型的补全对象上的准确性存在显著差异。更令人惊讶的是，在某些类别中，一些LLaVA-NeXT变体和Claude 3.5 Sonnet在日语提示下，对原始图像的准确率甚至低于空白刺激，揭示了模型在日语特定语言能力方面的不足。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LVLM在人机交互、智能助理、自动驾驶等领域的应用能力。例如，在智能助理中，LVLM可以根据用户对部分遮挡物体的描述，推断出完整物体的属性，从而提供更准确的服务。在自动驾驶中，LVLM可以根据传感器获取的部分信息，推断出被遮挡的行人或车辆，从而提高驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

One of the main objectives in developing large vision-language models (LVLMs) is to engineer systems that can assist humans with multimodal tasks, including interpreting descriptions of perceptual experiences. A central phenomenon in this context is amodal completion, in which people perceive objects even when parts of those objects are hidden. Although numerous studies have assessed whether computer-vision algorithms can detect or reconstruct occluded regions, the inferential abilities of LVLMs on texts related to amodal completion remain unexplored. To address this gap, we constructed a benchmark grounded in Basic Formal Ontology to achieve a systematic classification of amodal completion. Our results indicate that while many LVLMs achieve human-comparable performance overall, their accuracy diverges for certain types of objects being completed. Notably, in certain categories, some LLaVA-NeXT variants and Claude 3.5 Sonnet exhibit lower accuracy on original images compared to blank stimuli lacking visual content. Intriguingly, this disparity emerges only under Japanese prompting, suggesting a deficiency in Japanese-specific linguistic competence among these models.