UWBench: A Comprehensive Vision-Language Benchmark for Underwater Understanding
作者: Da Zhang, Chenggang Rong, Bingyu Li, Feiyu Wang, Zhiyuan Zhao, Junyu Gao, Xuelong Li
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-21
备注: We have released V1, which only reports the test results. Our work is still ongoing, and the next version will be coming soon
💡 一句话要点
提出UWBench水下视觉-语言基准，促进水下环境理解研究。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 水下视觉 视觉-语言模型 基准数据集 水下环境理解 多模态学习
📋 核心要点
- 现有视觉-语言模型在水下环境理解方面表现不足，面临光衰减、颜色失真等挑战，且缺乏专业领域知识。
- UWBench通过构建包含高质量图像、指代表达式和问答对的大规模水下数据集，为水下视觉-语言理解提供基准。
- 实验表明，现有模型在UWBench上表现不佳，证明了水下视觉-语言理解的难度，并为未来研究提供了方向。
📝 摘要（中文）
大型视觉-语言模型(VLMs)在自然场景理解方面取得了显著成功，但其在水下环境中的应用仍未被充分探索。水下图像面临着独特挑战，包括严重的光衰减、颜色失真和悬浮颗粒散射，同时需要海洋生态系统和生物分类学的专业知识。为了弥合这一差距，我们引入了UWBench，这是一个专门为水下视觉-语言理解而设计的综合基准。UWBench包含15,003张在不同水生环境中捕获的高分辨率水下图像，包括海洋、珊瑚礁和深海栖息地。每张图像都经过人工验证的注释，包括15,281个精确描述海洋生物和水下结构的物体指代表达式，以及124,983个涵盖从物体识别到生态关系理解等多种推理能力的问答对。该数据集捕捉了能见度、光照条件和水浊度的丰富变化，为模型评估提供了一个真实的测试平台。基于UWBench，我们建立了三个综合基准：用于生成生态信息场景描述的详细图像字幕、用于精确定位海洋生物的视觉定位以及用于对水下环境进行多模态推理的视觉问答。对最先进的VLMs进行的大量实验表明，水下理解仍然具有挑战性，仍有很大的改进空间。我们的基准为推进水下环境中的视觉-语言研究以及支持海洋科学、生态监测和自主水下勘探中的应用提供了重要资源。我们的代码和基准将会公开。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有视觉-语言模型在水下环境理解方面的不足。现有方法在处理水下图像时，由于光照、颜色和悬浮物等因素的影响，性能显著下降。此外，现有模型缺乏海洋生物和生态系统的专业知识，难以进行准确的推理和理解。
核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、高质量的水下视觉-语言数据集，作为评估和训练模型的基准。通过提供包含丰富注释（如物体指代表达式和问答对）的数据集，促进模型学习水下环境的特征和知识。
技术框架：UWBench数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：从不同的水生环境中收集高分辨率水下图像。2) 数据标注：对图像进行人工标注，包括物体指代表达式和问答对。3) 数据验证：对标注数据进行人工验证，确保标注的准确性和一致性。4) 基准建立：基于数据集，建立图像字幕、视觉定位和视觉问答三个基准任务。
关键创新：UWBench的关键创新在于其是首个专门为水下视觉-语言理解设计的综合基准。它不仅包含了大规模的水下图像数据，还提供了丰富的、人工验证的注释，涵盖了多种推理能力。与现有数据集相比，UWBench更具挑战性和实用性。
关键设计：数据集包含15,003张高分辨率水下图像，涵盖海洋、珊瑚礁和深海等多种环境。标注数据包括15,281个物体指代表达式和124,983个问答对。问答对涵盖了物体识别、属性识别、关系推理等多种类型。数据集还考虑了能见度、光照条件和水浊度等因素的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在UWBench上对现有最先进的视觉-语言模型进行评估，发现这些模型在水下环境中的性能远低于自然场景。例如，在视觉问答任务中，模型的准确率显著下降，表明水下视觉-语言理解仍然是一个具有挑战性的问题，需要进一步的研究和改进。
🎯 应用场景
UWBench的研究成果可广泛应用于海洋科学、生态监测和自主水下勘探等领域。例如，可以利用该基准训练的模型进行水下生物识别、生态环境评估和水下机器人导航等任务，从而提高海洋研究的效率和准确性，并为保护海洋生态系统提供技术支持。
📄 摘要（原文）
Large vision-language models (VLMs) have achieved remarkable success in natural scene understanding, yet their application to underwater environments remains largely unexplored. Underwater imagery presents unique challenges including severe light attenuation, color distortion, and suspended particle scattering, while requiring specialized knowledge of marine ecosystems and organism taxonomy. To bridge this gap, we introduce UWBench, a comprehensive benchmark specifically designed for underwater vision-language understanding. UWBench comprises 15,003 high-resolution underwater images captured across diverse aquatic environments, encompassing oceans, coral reefs, and deep-sea habitats. Each image is enriched with human-verified annotations including 15,281 object referring expressions that precisely describe marine organisms and underwater structures, and 124,983 question-answer pairs covering diverse reasoning capabilities from object recognition to ecological relationship understanding. The dataset captures rich variations in visibility, lighting conditions, and water turbidity, providing a realistic testbed for model evaluation. Based on UWBench, we establish three comprehensive benchmarks: detailed image captioning for generating ecologically informed scene descriptions, visual grounding for precise localization of marine organisms, and visual question answering for multimodal reasoning about underwater environments. Extensive experiments on state-of-the-art VLMs demonstrate that underwater understanding remains challenging, with substantial room for improvement. Our benchmark provides essential resources for advancing vision-language research in underwater contexts and supporting applications in marine science, ecological monitoring, and autonomous underwater exploration. Our code and benchmark will be available.