RAVENEA: A Benchmark for Multimodal Retrieval-Augmented Visual Culture Understanding

📄 arXiv: 2505.14462v1 📥 PDF

作者: Jiaang Li, Yifei Yuan, Wenyan Li, Mohammad Aliannejadi, Daniel Hershcovich, Anders Søgaard, Ivan Vulić, Wenxuan Zhang, Paul Pu Liang, Yang Deng, Serge Belongie

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出RAVENEA以解决多模态文化理解不足问题

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

关键词: 多模态检索 视觉文化理解 检索增强生成 文化导向问答 图像描述 维基百科数据集 轻量级模型

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在解读文化细节方面存在不足，影响了多模态理解的准确性。
  2. 提出RAVENEA基准，通过检索增强生成方法，提升文化导向的视觉问答和图像描述能力。
  3. 实验结果显示，轻量级VLMs在文化感知检索增强下，cVQA和cIC任务的性能显著提升，分别提高3.2%和6.2%。

📝 摘要（中文）

随着视觉语言模型（VLMs）在日常生活中的应用日益广泛，准确理解视觉文化的需求变得至关重要。然而，这些模型在有效解读文化细微差别方面常常存在不足。以往研究已证明检索增强生成（RAG）在文本环境中提升文化理解的有效性，但在多模态场景中的应用仍未得到充分探索。为此，我们提出了RAVENEA（检索增强视觉文化理解基准），旨在通过检索推动视觉文化理解，重点关注文化导向的视觉问答（cVQA）和文化信息图像描述（cIC）两项任务。RAVENEA通过整合超过10,000个由人工标注者策划和排名的维基百科文档，扩展了现有数据集。我们的实验表明，轻量级VLMs在文化感知检索的增强下，表现优于未增强的模型，cVQA和cIC的绝对提升分别达到3.2%和6.2%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决视觉语言模型在多模态文化理解中的不足，特别是在解读文化细微差别方面的挑战。现有方法在文化背景知识的整合上存在局限，导致模型的表现不尽如人意。

核心思路：论文提出RAVENEA基准，利用检索增强生成（RAG）方法，通过引入文化相关的检索信息，提升视觉问答和图像描述的准确性和丰富性。这样的设计旨在通过外部知识的补充，增强模型的文化理解能力。

技术框架：RAVENEA的整体架构包括两个主要任务：文化导向的视觉问答（cVQA）和文化信息图像描述（cIC）。在每个图像查询中，系统会检索相关的文化文档，并将其作为输入，供下游的视觉语言模型进行处理和生成。

关键创新：RAVENEA的核心创新在于将检索增强方法应用于多模态场景，尤其是通过整合人类标注的维基百科文档，显著提升了模型在文化理解方面的表现。这一方法与传统的单一模型训练方式形成鲜明对比。

关键设计：在实验中，采用了七种多模态检索器，并对每种模型进行了评估。关键参数设置包括检索文档的数量、模型的轻量化设计，以及损失函数的选择，以确保在文化理解任务中的有效性。实验结果表明，经过检索增强的模型在各项任务中均表现优异。

📊 实验亮点

实验结果显示，轻量级视觉语言模型在文化感知检索增强后，cVQA任务的性能提升至少3.2%，而cIC任务的提升幅度达到6.2%。这些结果强调了检索增强方法在多模态理解中的重要性，尤其是在文化背景知识的整合方面。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、文化传播和人机交互等。通过提升视觉语言模型的文化理解能力，RAVENEA可以帮助开发更智能的教育工具、文化内容推荐系统以及更具人性化的交互界面，促进不同文化之间的理解与交流。未来，该方法有望在多模态人工智能的广泛应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

As vision-language models (VLMs) become increasingly integrated into daily life, the need for accurate visual culture understanding is becoming critical. Yet, these models frequently fall short in interpreting cultural nuances effectively. Prior work has demonstrated the effectiveness of retrieval-augmented generation (RAG) in enhancing cultural understanding in text-only settings, while its application in multimodal scenarios remains underexplored. To bridge this gap, we introduce RAVENEA (Retrieval-Augmented Visual culturE uNdErstAnding), a new benchmark designed to advance visual culture understanding through retrieval, focusing on two tasks: culture-focused visual question answering (cVQA) and culture-informed image captioning (cIC). RAVENEA extends existing datasets by integrating over 10,000 Wikipedia documents curated and ranked by human annotators. With RAVENEA, we train and evaluate seven multimodal retrievers for each image query, and measure the downstream impact of retrieval-augmented inputs across fourteen state-of-the-art VLMs. Our results show that lightweight VLMs, when augmented with culture-aware retrieval, outperform their non-augmented counterparts (by at least 3.2% absolute on cVQA and 6.2% absolute on cIC). This highlights the value of retrieval-augmented methods and culturally inclusive benchmarks for multimodal understanding.