MIEB: Massive Image Embedding Benchmark

📄 arXiv: 2504.10471v1 📥 PDF

作者: Chenghao Xiao, Isaac Chung, Imene Kerboua, Jamie Stirling, Xin Zhang, Márton Kardos, Roman Solomatin, Noura Al Moubayed, Kenneth Enevoldsen, Niklas Muennighoff

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-04-14

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MIEB：大规模图像嵌入基准，用于全面评估图像和图像-文本嵌入模型。

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

关键词: 图像嵌入 多模态学习 基准测试 图像-文本检索 视觉表示 模型评估 多语言 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有图像表示评估方法分散且任务特定，难以全面了解模型能力。
  2. MIEB通过涵盖多种语言和任务，提供了一个统一的图像和图像-文本嵌入模型评估框架。
  3. 实验结果表明，没有单一模型在所有任务中表现最佳，并揭示了现有模型的潜在能力和局限性。

📝 摘要（中文）

本文提出了大规模图像嵌入基准（MIEB），旨在全面评估图像和图像-文本嵌入模型的性能。现有评估方法通常是分散的、特定于任务的，导致对模型能力的理解不完整。MIEB涵盖了38种语言的130个独立任务，这些任务被归类为8个高级类别。作者在基准测试中评估了50个模型，发现没有单一方法在所有任务类别中都占主导地位。研究揭示了先进视觉模型中隐藏的能力，例如它们对文本的准确视觉表示，以及它们在交错编码和在存在混淆因素的情况下匹配图像和文本方面的有限能力。此外，研究表明视觉编码器在MIEB上的性能与其在多模态大型语言模型中的性能高度相关。代码、数据集和排行榜已公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有图像嵌入模型的评估通常是针对特定任务的，缺乏一个统一的、全面的评估基准。这导致我们难以了解模型在不同任务上的泛化能力，以及模型在不同模态（例如图像和文本）之间的对齐能力。现有方法难以评估模型在复杂场景下的鲁棒性，例如存在混淆因素时图像和文本的匹配能力。

核心思路：MIEB的核心思路是构建一个大规模、多语言、多任务的图像嵌入基准，以全面评估图像和图像-文本嵌入模型的性能。通过涵盖各种任务类别，MIEB旨在揭示模型的优势和劣势，并促进模型在不同任务上的泛化能力。此外，MIEB还旨在评估模型在复杂场景下的鲁棒性。

技术框架：MIEB包含130个独立任务，这些任务被归类为8个高级类别，涵盖了图像分类、图像检索、文本到图像检索、图像到文本检索、视觉问答等多种任务。数据集涵盖了38种语言，以评估模型在多语言环境下的性能。基准测试提供了一个统一的评估流程，包括数据预处理、模型推理和性能评估。

关键创新：MIEB的关键创新在于其规模和多样性。它是有史以来最大的图像嵌入基准之一，涵盖了广泛的任务类别和语言。这使得MIEB能够全面评估图像和图像-文本嵌入模型的性能，并揭示模型的潜在能力和局限性。此外，MIEB还提供了一个统一的评估流程，方便研究人员比较不同模型的性能。

关键设计：MIEB的关键设计包括任务的选择、数据集的构建和评估指标的选择。任务的选择旨在涵盖图像嵌入模型的各种应用场景。数据集的构建旨在确保数据的质量和多样性。评估指标的选择旨在准确反映模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MIEB基准测试评估了50个模型，结果表明没有单一模型在所有任务类别中都表现最佳。研究揭示了先进视觉模型在文本视觉表示方面的能力，以及在处理混淆因素时匹配图像和文本方面的局限性。此外，研究表明视觉编码器在MIEB上的性能与其在多模态大型语言模型中的性能高度相关。

🎯 应用场景

MIEB可用于评估和比较不同的图像和图像-文本嵌入模型，指导模型选择和优化。它还可用于识别模型的优势和劣势，从而促进模型在特定任务上的改进。此外，MIEB可以作为多模态大型语言模型开发的基准，促进视觉和语言理解的融合。

📄 摘要（原文）

Image representations are often evaluated through disjointed, task-specific protocols, leading to a fragmented understanding of model capabilities. For instance, it is unclear whether an image embedding model adept at clustering images is equally good at retrieving relevant images given a piece of text. We introduce the Massive Image Embedding Benchmark (MIEB) to evaluate the performance of image and image-text embedding models across the broadest spectrum to date. MIEB spans 38 languages across 130 individual tasks, which we group into 8 high-level categories. We benchmark 50 models across our benchmark, finding that no single method dominates across all task categories. We reveal hidden capabilities in advanced vision models such as their accurate visual representation of texts, and their yet limited capabilities in interleaved encodings and matching images and texts in the presence of confounders. We also show that the performance of vision encoders on MIEB correlates highly with their performance when used in multimodal large language models. Our code, dataset, and leaderboard are publicly available at https://github.com/embeddings-benchmark/mteb.