Decomposing Complex Visual Comprehension into Atomic Visual Skills for Vision Language Models

📄 arXiv: 2505.20021v1 📥 PDF

作者: Hyunsik Chae, Seungwoo Yoon, Jaden Park, Chloe Yewon Chun, Yongin Cho, Mu Cai, Yong Jae Lee, Ernest K. Ryu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-05-26

备注: 69 pages, 16 figures

💡 一句话要点

提出原子视觉技能以解决视觉语言模型的基本任务挑战

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

关键词: 视觉语言模型 原子视觉技能 多模态理解 数据集构建 几何推理

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型在处理简单视觉任务时表现不佳，尤其是在基本的几何理解上存在明显不足。
  2. 本文提出了一种新的分类方法，将视觉感知技能细分为不可分割的原子视觉技能，并构建了相应的数据集进行评估。
  3. 实验结果表明，当前的VLMs在原子视觉技能任务上表现不佳，显示出这些模型在基础视觉理解方面的局限性。

📝 摘要（中文）

近年来，视觉语言模型（VLMs）在多模态理解和推理能力上表现出色，但在一些简单的视觉任务上却常常遇到困难。本文聚焦于基本的二维欧几里得几何，系统地对基本的、不可分割的视觉感知技能进行了分类，称之为原子视觉技能。我们引入了原子视觉技能数据集（AVSD），用于评估VLMs在这些技能上的表现。通过使用AVSD，我们对当前最先进的VLMs进行了基准测试，发现它们在这些任务上表现不佳，尽管对于成人而言这些任务是微不足道的。我们的研究强调了为训练和评估VLMs而专门构建数据集的必要性，特别是在原子视觉感知任务上。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉语言模型在基本视觉任务中的表现不足，尤其是在简单的二维几何任务上。现有方法未能有效处理这些原子级别的视觉感知任务，导致模型在实际应用中的局限性。

核心思路：论文的核心思路是系统地将视觉感知技能分解为原子视觉技能，并通过构建专门的数据集来评估和训练VLMs。这种方法有助于更好地理解模型在基本视觉任务中的不足之处。

技术框架：整体架构包括原子视觉技能的定义、数据集的构建以及基于该数据集的模型评估。主要模块包括技能分类、数据集设计和模型基准测试。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了原子视觉技能的概念，并构建了原子视觉技能数据集（AVSD），这与现有方法的综合视觉任务评估形成了鲜明对比。

关键设计：在数据集设计中，采用了多样化的视觉任务和标准化的评估指标，以确保对VLMs的全面评估。同时，模型的训练和评估过程采用了针对原子视觉技能的特定损失函数和优化策略。

📊 实验亮点

实验结果显示，当前最先进的视觉语言模型在原子视觉技能任务上的表现显著低于人类水平，具体而言，模型在这些任务上的准确率普遍低于50%，而人类则能够轻松完成这些任务。这一发现强调了针对原子视觉技能的训练和评估的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、机器人视觉和人机交互等。通过提升视觉语言模型在基本视觉任务上的能力，可以增强其在实际应用中的表现，尤其是在需要精确视觉理解的场景中。未来，随着数据集的不断完善，可能会推动更高级别的视觉推理和理解能力的发展。

📄 摘要（原文）

Recent Vision-Language Models (VLMs) have demonstrated impressive multimodal comprehension and reasoning capabilities, yet they often struggle with trivially simple visual tasks. In this work, we focus on the domain of basic 2D Euclidean geometry and systematically categorize the fundamental, indivisible visual perception skills, which we refer to as atomic visual skills. We then introduce the Atomic Visual Skills Dataset (AVSD) for evaluating VLMs on the atomic visual skills. Using AVSD, we benchmark state-of-the-art VLMs and find that they struggle with these tasks, despite being trivial for adult humans. Our findings highlight the need for purpose-built datasets to train and evaluate VLMs on atomic, rather than composite, visual perception tasks.