Blocks as Probes: Dissecting Categorization Ability of Large Multimodal Models
作者: Bin Fu, Qiyang Wan, Jialin Li, Ruiping Wang, Xilin Chen
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-09-03
备注: 39 pages, 28 figures, 4 tables. Accepted at The 35th British Machine Vision Conference (BMVC 2024). Project page at https://fubin29.github.io/Blocks-as-Probes/
💡 一句话要点
提出ComBo基准，用于深入评估大型多模态模型（LMMs）的分类能力。
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型多模态模型 分类能力评估 复合块 ComBo基准 类别学习 类别使用 视觉认知 解耦评估
📋 核心要点
- 现有LMMs的评估缺乏对分类这一基本能力的深入定量分析，无法充分揭示其认知局限性。
- 提出ComBo基准，通过复合块的设计，解耦类别学习和使用过程，实现更细粒度的评估。
- 实验结果表明，LMMs在类别泛化方面表现尚可，但在空间关系感知和抽象理解方面仍有提升空间。
📝 摘要（中文）
分类是人类的一项核心认知能力，它基于共同特征组织对象，对认知科学和计算机视觉至关重要。为了评估视觉AI模型的分类能力，已经提出了各种代理任务。最近，大型多模态模型（LMMs）在高级视觉任务中表现出令人印象深刻的结果。虽然之前的研究人员已经开发了整体基准来衡量LMMs的高级视觉能力，但仍然缺乏对最基本的分类能力的纯粹和深入的定量评估。根据对人类认知过程的研究，分类可以看作包括类别学习和类别使用两个部分。受此启发，我们提出了一种新颖、具有挑战性和高效的基于复合块的基准，称为ComBo，它提供了一个解耦的评估框架，并涵盖了从学习到使用的整个分类过程。通过分析多个评估任务的结果，我们发现，尽管LMMs在学习新类别方面表现出可接受的泛化能力，但在许多方面与人类相比仍存在差距，例如对空间关系的细粒度感知和抽象类别理解。通过对分类的研究，我们可以为LMMs在可解释性和泛化方面的进一步发展提供灵感。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型多模态模型（LMMs）分类能力评估不足的问题。现有方法通常采用整体基准，难以深入分析LMMs在类别学习和使用过程中的具体表现，尤其是在细粒度感知和抽象理解方面的能力。这些不足限制了对LMMs认知能力的全面理解，阻碍了其在需要复杂推理和泛化的实际应用中的发展。
核心思路：论文的核心思路是将分类过程解耦为类别学习和类别使用两个阶段，并设计一个基于复合块的基准（ComBo）来分别评估这两个阶段的能力。通过控制复合块的组成和排列方式，可以系统地考察LMMs对不同类型类别（例如，基于颜色、形状、空间关系等）的学习和泛化能力。这种解耦的评估方式能够更清晰地揭示LMMs在分类过程中的优势和不足。
技术框架：ComBo基准主要包含以下几个部分：1) 复合块生成器：用于生成具有不同属性（颜色、形状、空间关系等）的复合块；2) 类别定义模块：定义需要LMMs学习和使用的类别，这些类别可以基于单个属性或多个属性的组合；3) 评估任务模块：设计不同的评估任务，例如类别识别、类别推理、类别泛化等，以考察LMMs在不同场景下的分类能力；4) 评估指标：定义用于衡量LMMs分类性能的指标，例如准确率、召回率、F1值等。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个解耦的分类能力评估框架，通过ComBo基准实现了对LMMs类别学习和使用过程的细粒度分析。与现有方法相比，ComBo基准能够更清晰地揭示LMMs在不同方面的优势和不足，为LMMs的进一步发展提供更具针对性的指导。
关键设计：ComBo基准的关键设计包括：1) 复合块的属性选择：选择颜色、形状、空间关系等作为复合块的主要属性，以考察LMMs对不同类型信息的处理能力；2) 类别定义的复杂性控制：通过调整类别定义的复杂程度，可以考察LMMs对抽象概念的理解能力；3) 评估任务的多样性：设计多种评估任务，以考察LMMs在不同场景下的分类能力；4) 评估指标的合理性：选择合适的评估指标，以准确衡量LMMs的分类性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LMMs在学习新类别方面表现出一定的泛化能力，但在空间关系感知和抽象类别理解方面与人类相比仍存在差距。例如，LMMs在识别基于复杂空间关系的类别时，准确率明显低于人类。这些结果揭示了LMMs在认知能力方面的局限性，为未来的研究方向提供了重要启示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于评估和提升大型多模态模型在各种视觉任务中的性能，例如图像识别、目标检测、视觉问答等。通过ComBo基准，可以更深入地了解LMMs的认知能力，并指导其在需要复杂推理和泛化的实际应用中的发展，例如机器人导航、智能监控、自动驾驶等。
📄 摘要（原文）
Categorization, a core cognitive ability in humans that organizes objects based on common features, is essential to cognitive science as well as computer vision. To evaluate the categorization ability of visual AI models, various proxy tasks on recognition from datasets to open world scenarios have been proposed. Recent development of Large Multimodal Models (LMMs) has demonstrated impressive results in high-level visual tasks, such as visual question answering, video temporal reasoning, etc., utilizing the advanced architectures and large-scale multimodal instruction tuning. Previous researchers have developed holistic benchmarks to measure the high-level visual capability of LMMs, but there is still a lack of pure and in-depth quantitative evaluation of the most fundamental categorization ability. According to the research on human cognitive process, categorization can be seen as including two parts: category learning and category use. Inspired by this, we propose a novel, challenging, and efficient benchmark based on composite blocks, called ComBo, which provides a disentangled evaluation framework and covers the entire categorization process from learning to use. By analyzing the results of multiple evaluation tasks, we find that although LMMs exhibit acceptable generalization ability in learning new categories, there are still gaps compared to humans in many ways, such as fine-grained perception of spatial relationship and abstract category understanding. Through the study of categorization, we can provide inspiration for the further development of LMMs in terms of interpretability and generalization.