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

📄 arXiv: 2409.14750v2 📥 PDF

作者: Junzhuo Liu, Xuzheng Yang, Weiwei Li, Peng Wang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-09-23 (更新: 2025-01-11)

备注: 18 pages, EMNLP 2024 main

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出FineCops-Ref数据集与任务，用于细粒度组合指代表达式理解，挑战多模态大模型

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

关键词: 指代表达式理解 跨模态学习 多模态大语言模型 视觉推理 细粒度推理 负样本学习 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有REC数据集忽略了模型拒绝图像中不存在目标对象场景的能力，对MLLM的测试不够全面。
  2. 构建FineCops-Ref数据集，包含可控难度的细粒度推理和负样本，以测试模型在复杂场景下的 grounding 能力。
  3. 实验表明，现有模型在FineCops-Ref数据集上表现不佳，揭示了MLLM在视觉推理和跨模态交互方面的不足。

📝 摘要（中文）

指代表达式理解(REC)是一项重要的跨模态任务，能够客观地评估语言理解、图像理解以及语言到图像的 grounding 能力。因此，它是多模态大语言模型(MLLM)的理想测试平台。为了实现这个目标，我们建立了一个新的REC数据集，其特点是：首先，它被设计成具有可控的不同难度级别，需要跨对象类别、属性和多跳关系进行多层次的细粒度推理。其次，它包括通过基于现有数据进行细粒度编辑和生成而创建的负样本文本和图像，从而测试模型正确拒绝目标对象在图像中不可见的情况的能力——这是现有数据集和方法中经常被忽视的一个重要方面。利用这个高质量的数据集，我们对最先进的专家模型和MLLM进行了全面的评估。我们的研究结果表明，在实现令人满意的 grounding 性能方面仍然存在显著差距。我们预计我们的数据集将激发新的方法来增强视觉推理，并开发更先进的跨模态交互策略，最终释放MLLM的全部潜力。我们的代码和数据集可在https://github.com/liujunzhuo/FineCops-Ref获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有指代表达式理解(REC)数据集中缺乏细粒度推理和负样本的问题。现有方法难以处理需要多层次推理（对象类别、属性、多跳关系）的复杂场景，并且忽略了模型拒绝图像中不存在目标对象场景的能力。这导致对多模态大语言模型(MLLM)的评估不够全面和客观。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的REC数据集，该数据集具有可控的难度级别，并包含通过细粒度编辑和生成创建的负样本。通过引入细粒度的推理需求和负样本，可以更全面地评估模型在复杂场景下的 grounding 能力，并促使模型学习更鲁棒的视觉推理和跨模态交互策略。

技术框架：FineCops-Ref数据集的构建主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：收集包含丰富对象、属性和关系的图像和文本描述。2) 难度控制：设计不同难度级别的指代表达式，需要模型进行多层次的细粒度推理。3) 负样本生成：通过细粒度编辑和生成，创建目标对象在图像中不可见的负样本。4) 数据标注：对所有图像和文本进行详细标注，包括对象类别、属性、关系等。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个包含细粒度推理和负样本的REC数据集。与现有数据集相比，FineCops-Ref数据集更具挑战性，能够更全面地评估模型在复杂场景下的 grounding 能力。此外，该数据集的构建方法也具有一定的创新性，通过细粒度编辑和生成，可以有效地创建高质量的负样本。

关键设计：在数据集构建过程中，关键的设计包括：1) 难度级别的划分：根据指代表达式中涉及的对象类别、属性和关系的复杂程度，将数据集划分为不同的难度级别。2) 负样本的生成策略：采用细粒度编辑和生成技术，确保负样本与正样本在语义上具有一定的相似性，从而增加模型的区分难度。3) 评估指标的选择：除了传统的REC评估指标外，还引入了专门针对负样本的评估指标，以更全面地评估模型的拒绝能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有最先进的专家模型和多模态大语言模型在FineCops-Ref数据集上的表现均不理想，尤其是在处理需要细粒度推理和负样本的场景时。这表明现有模型在视觉推理和跨模态交互方面仍有很大的提升空间，FineCops-Ref数据集可以作为未来研究的重要基准。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升多模态大语言模型在视觉问答、图像检索、人机交互等领域的性能。通过更精确的指代表达式理解，可以实现更智能的图像内容分析和更自然的跨模态交互，例如在智能家居、自动驾驶、医疗诊断等场景中。

📄 摘要（原文）

Referring Expression Comprehension (REC) is a crucial cross-modal task that objectively evaluates the capabilities of language understanding, image comprehension, and language-to-image grounding. Consequently, it serves as an ideal testing ground for Multi-modal Large Language Models (MLLMs). In pursuit of this goal, we have established a new REC dataset characterized by two key features: Firstly, it is designed with controllable varying levels of difficulty, necessitating multi-level fine-grained reasoning across object categories, attributes, and multi-hop relationships. Secondly, it includes negative text and images created through fine-grained editing and generation based on existing data, thereby testing the model's ability to correctly reject scenarios where the target object is not visible in the image--an essential aspect often overlooked in existing datasets and approaches. Utilizing this high-quality dataset, we conducted comprehensive evaluations of both state-of-the-art specialist models and MLLMs. Our findings indicate that there remains a significant gap in achieving satisfactory grounding performance. We anticipate that our dataset will inspire new approaches to enhance visual reasoning and develop more advanced cross-modal interaction strategies, ultimately unlocking the full potential of MLLMs. Our code and the datasets are available at https://github.com/liujunzhuo/FineCops-Ref.