OpenView: Empowering MLLMs with Out-of-view VQA

📄 arXiv: 2512.18563v1 📥 PDF

作者: Qixiang Chen, Cheng Zhang, Chi-Wing Fu, Jingwen Ye, Jianfei Cai

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-21

备注: Code: https://github.com/q1xiangchen/OpenView

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出OpenView以解决多模态大语言模型的视野外理解问题

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

关键词: 多模态大语言模型 视野外理解 全景图像 多选VQA 合成数据集 性能评估 上下文理解

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在处理图像内容时，主要局限于图像框架内的推理，缺乏对视野外内容的理解能力。
  2. 本文提出了OpenView，一个四阶段的生成管道，利用全景图像进行多选VQA的合成，增强了上下文和空间信息的利用。
  3. 实验结果显示，借助OpenView，多种MLLMs的OOV VQA性能显著提升，平均准确率从48.6%提升至64.1%。

📝 摘要（中文）

近年来，多模态大语言模型（MLLMs）在自然图像理解方面展现出巨大潜力。然而，它们主要在图像框架内进行推理，面对视野外（OOV）内容的理解能力不足。本文首次研究了OOV理解，提出了OpenView，一个四阶段的管道，通过利用全景图像生成丰富上下文和空间基础的多选VQA。我们还构建了OpenView-Dataset，一个高质量的合成数据集，以支持MLLMs的监督微调，并建立了OpenView-Bench，一个联合测量选择和推理准确性的基准。实验结果表明，尽管在OOV VQA答案选择上与人类表现存在较大差距，但在OpenView的支持下，多种MLLMs的性能均有显著提升，平均从48.6%提升至64.1%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型在视野外（OOV）内容理解方面的不足，现有方法主要集中于图像框架内的推理，无法有效处理超出可见范围的对象和活动。

核心思路：论文提出的OpenView通过设计一个四阶段的生成管道，利用全景图像来合成多选VQA，旨在增强模型对上下文和空间信息的理解能力，从而提升OOV理解的效果。

技术框架：OpenView的整体架构包括四个主要阶段：首先，利用全景图像生成多选VQA；其次，构建OpenView-Dataset以支持模型的监督微调；接着，设计OpenView-Bench作为评估基准；最后，进行实验验证和性能评估。

关键创新：最重要的技术创新在于首次引入OOV理解的概念，并通过全景图像生成多选VQA，显著提升了模型在复杂场景下的推理能力，与现有方法相比，提供了更丰富的上下文信息。

关键设计：在关键设计方面，OpenView-Dataset的构建采用了多样化的真实世界全景图像，确保数据的高质量和多样性。此外，损失函数和网络结构经过精心设计，以优化模型在OOV VQA任务中的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，尽管在OOV VQA答案选择上与人类表现存在较大差距，但在OpenView的支持下，多种MLLMs的性能显著提升，平均准确率从48.6%提升至64.1%。这一提升展示了OpenView在多模态理解中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、虚拟现实和增强现实等场景，能够帮助系统更好地理解用户的意图和环境信息。通过提升模型的OOV理解能力，未来可以在更复杂的场景中实现更自然的人机交互，推动智能助手和自动驾驶等技术的发展。

📄 摘要（原文）

Recent multimodal large language models (MLLMs) show great potential in natural image understanding. Yet, they perform well, mainly on reasoning in-view contents within the image frame. This paper presents the first study on out-of-view (OOV) understanding, i.e., the ability to reason objects, activities, and scenes beyond the visible frame of a perspective view. Our technical contributions are threefold. First, we design OpenView, a four-stage pipeline to massively generate multi-choice VQA by leveraging panoramic imagery to enable context-rich and spatial-grounded VQA synthesis with free-view framing. Second, we curate OpenView-Dataset, a high-quality synthetic dataset from diverse real-world panoramas to empower MLLMs upon supervised fine-tuning. Third, we build OpenView-Bench, a benchmark that jointly measures choice and rationale accuracy for interpretable and diagnosable evaluation. Experimental results show that despite having a large gap from human performance in OOV VQA answer selection, upon empowered by OpenView, multiple MLLMs can consistently boost their performance, uplifted from 48.6% to 64.1% on average. Code, benchmark, and data will be available at https://github.com/q1xiangchen/OpenView.