ECBench: Can Multi-modal Foundation Models Understand the Egocentric World? A Holistic Embodied Cognition Benchmark

📄 arXiv: 2501.05031v2 📥 PDF

作者: Ronghao Dang, Yuqian Yuan, Wenqi Zhang, Yifei Xin, Boqiang Zhang, Long Li, Liuyi Wang, Qinyang Zeng, Xin Li, Lidong Bing

分类: cs.CV, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-01-09 (更新: 2025-03-13)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ECBench：提出一个全面的具身认知基准，用于评估多模态大模型在第一视角环境中的理解能力。

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身认知 多模态学习 视觉-语言模型 第一视角视频 机器人 基准数据集 评估系统

📋 核心要点

  1. 现有具身视频问答数据集缺乏全面系统的评估框架，难以评估LVLMs在机器人自我认知、动态场景感知等方面的能力。
  2. ECBench通过构建高质量的基准数据集，包含多样化的场景视频、开放的问答格式和30个维度的具身认知，系统评估LVLMs的具身认知能力。
  3. 论文提出了ECEval评估系统，确保评估指标的公平性和合理性，并通过对多种LVLMs的广泛评估，验证了ECBench的有效性。

📝 摘要（中文）

大型视觉-语言模型(LVLMs)在机器人泛化能力方面的提升日益显著。因此，基于第一视角视频的LVLMs的具身认知能力备受关注。然而，当前用于具身视频问答的数据集缺乏全面和系统的评估框架。机器人自我认知、动态场景感知和幻觉等关键具身认知问题很少被解决。为了应对这些挑战，我们提出了ECBench，这是一个高质量的基准，旨在系统地评估LVLMs的具身认知能力。ECBench具有多样化的场景视频来源、开放且多样的问答格式，以及30个维度的具身认知。为了确保质量、平衡性和高视觉依赖性，ECBench使用了类独立的细致人工标注和多轮问题筛选策略。此外，我们还引入了ECEval，一个全面的评估系统，确保指标的公平性和合理性。利用ECBench，我们对专有、开源和特定任务的LVLMs进行了广泛的评估。ECBench对于提升LVLMs的具身认知能力至关重要，为开发可靠的具身智能体核心模型奠定了坚实的基础。所有数据和代码均可在https://github.com/Rh-Dang/ECBench获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有具身视频问答数据集在评估LVLMs的具身认知能力方面存在不足，缺乏全面性和系统性。具体来说，它们难以有效评估机器人自我认知、动态场景感知以及模型幻觉等关键问题。这些数据集的标注质量和问题设计也可能存在偏差，影响评估结果的可靠性。

核心思路：ECBench的核心思路是构建一个高质量、多样化且具有挑战性的基准数据集，并设计一个公平合理的评估系统。通过精心设计的数据集和评估指标，能够更全面、准确地评估LVLMs在具身环境中的认知能力，从而推动相关领域的研究进展。

技术框架：ECBench的构建主要包含以下几个阶段： 1. 数据收集：收集多样化的第一视角视频数据，涵盖不同的场景和任务。 2. 数据标注：采用类独立的细致人工标注方法，确保标注的质量和一致性。 3. 问题生成：设计开放且多样的问答格式，覆盖30个维度的具身认知。 4. 问题筛选：通过多轮问题筛选策略，确保问题的质量和视觉依赖性。 5. 评估系统：引入ECEval评估系统，确保评估指标的公平性和合理性。

关键创新：ECBench的关键创新在于其全面性和系统性。它不仅涵盖了多种具身认知维度，还采用了高质量的标注和筛选策略，以及公平合理的评估系统。此外，ECBench还特别关注了机器人自我认知、动态场景感知和幻觉等关键问题，这些问题在现有数据集中很少被解决。

关键设计：ECBench的关键设计包括： 1. 类独立的细致人工标注：避免类别偏差，确保标注质量。 2. 多轮问题筛选策略：确保问题具有高视觉依赖性，避免简单推理。 3. ECEval评估系统：采用多维度指标，综合评估模型的性能。 4. 30个维度的具身认知：全面覆盖具身认知能力，例如空间推理、物理常识、目标识别等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文利用ECBench对多种LVLMs进行了评估，包括专有模型、开源模型和特定任务模型。实验结果表明，现有LVLMs在具身认知方面仍存在不足，尤其是在机器人自我认知、动态场景感知和幻觉等方面。ECBench能够有效区分不同模型的性能差异，并为未来的研究提供指导。

🎯 应用场景

ECBench的研究成果可广泛应用于机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域。通过提升LVLMs的具身认知能力，可以开发出更智能、更可靠的具身智能体，例如能够自主导航、与环境交互、完成复杂任务的机器人。此外，该基准还可以促进多模态学习、视觉-语言理解等领域的研究进展。

📄 摘要（原文）

The enhancement of generalization in robots by large vision-language models (LVLMs) is increasingly evident. Therefore, the embodied cognitive abilities of LVLMs based on egocentric videos are of great interest. However, current datasets for embodied video question answering lack comprehensive and systematic evaluation frameworks. Critical embodied cognitive issues, such as robotic self-cognition, dynamic scene perception, and hallucination, are rarely addressed. To tackle these challenges, we propose ECBench, a high-quality benchmark designed to systematically evaluate the embodied cognitive abilities of LVLMs. ECBench features a diverse range of scene video sources, open and varied question formats, and 30 dimensions of embodied cognition. To ensure quality, balance, and high visual dependence, ECBench uses class-independent meticulous human annotation and multi-round question screening strategies. Additionally, we introduce ECEval, a comprehensive evaluation system that ensures the fairness and rationality of the indicators. Utilizing ECBench, we conduct extensive evaluations of proprietary, open-source, and task-specific LVLMs. ECBench is pivotal in advancing the embodied cognitive capabilities of LVLMs, laying a solid foundation for developing reliable core models for embodied agents. All data and code are available at https://github.com/Rh-Dang/ECBench.