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

提出原子视觉技能数据集AVSD，用于评估视觉语言模型在基础几何任务上的能力。

🎯 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 视觉感知 数据集构建 几何推理

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在复杂任务上表现出色，但在基础视觉感知任务上存在不足。
  2. 论文将视觉感知分解为原子技能，构建数据集AVSD用于评估模型在这些原子技能上的表现。
  3. 实验表明，现有VLMs在AVSD上的表现远低于人类水平，突显了原子视觉技能训练的必要性。

📝 摘要（中文）

近年来，视觉语言模型（VLMs）在多模态理解和推理方面表现出令人印象深刻的能力，但它们往往难以处理简单的视觉任务。本文聚焦于基本的二维欧几里得几何领域，系统地对基本且不可分割的视觉感知技能进行分类，称之为原子视觉技能。随后，作者提出了原子视觉技能数据集（AVSD），用于评估VLMs在原子视觉技能上的表现。使用AVSD，对最先进的VLMs进行了基准测试，发现它们在这些任务上表现不佳，尽管这些任务对于成年人来说是微不足道的。研究结果强调，需要专门构建数据集来训练和评估VLMs在原子而非复合视觉感知任务上的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉语言模型在处理复杂的视觉语言任务时表现出色，但对于一些基础的、人类可以轻松完成的视觉感知任务（例如简单的几何推理）却表现不佳。这表明现有模型可能缺乏对基础视觉技能的有效学习和掌握。因此，论文旨在识别并评估视觉语言模型在原子级别的视觉技能上的表现，从而更好地理解和改进模型的能力。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的视觉理解任务分解为一系列更小的、不可分割的“原子视觉技能”。通过构建一个专门针对这些原子技能的数据集，可以更精确地评估视觉语言模型在基础视觉感知方面的能力。这种分解和评估的方法能够帮助研究人员更好地理解模型在哪些方面存在不足，并有针对性地进行改进。

技术框架：论文主要包含两个部分：原子视觉技能的定义和分类，以及原子视觉技能数据集（AVSD）的构建。首先，作者在二维欧几里得几何领域，系统地定义和分类了基础的、不可分割的视觉感知技能。然后，基于这些原子视觉技能，构建了AVSD数据集，该数据集包含一系列针对这些技能设计的视觉语言任务。最后，使用AVSD数据集对现有的视觉语言模型进行评估，分析其在不同原子视觉技能上的表现。

关键创新：论文的关键创新在于提出了“原子视觉技能”的概念，并将复杂的视觉理解任务分解为一系列基础的、不可分割的技能。这种分解方法能够更精确地评估视觉语言模型在基础视觉感知方面的能力，并为模型的改进提供更明确的方向。此外，AVSD数据集的构建也为研究人员提供了一个专门用于评估原子视觉技能的基准。

关键设计：AVSD数据集的设计关键在于确保每个任务都只考察一个特定的原子视觉技能。为了实现这一点，作者在设计任务时，仔细考虑了任务的复杂度和所需技能，并尽量避免任务涉及到多个原子视觉技能。此外，数据集还包含了多种不同类型的任务，以覆盖尽可能多的原子视觉技能。具体的任务形式和数据规模在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，尽管现有的视觉语言模型在复杂的视觉语言任务上表现出色，但在AVSD数据集上的表现却远低于人类水平。这表明这些模型在基础视觉感知方面存在明显的不足，需要进一步的改进。具体的性能数据和对比基线在论文中未详细说明，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升视觉语言模型在机器人导航、图像编辑、自动驾驶等领域的性能。通过对原子视觉技能的针对性训练，可以提高模型对环境的感知和理解能力，使其能够更好地完成各种实际任务。未来，该研究方向有望推动视觉语言模型在更广泛的应用场景中发挥作用。

📄 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.