MARINER: A 3E-Driven Benchmark for Fine-Grained Perception and Complex Reasoning in Open-Water Environments

📄 arXiv: 2604.08615v1 📥 PDF

作者: Xingming Liao, Ning Chen, Muying Shu, Yunpeng Yin, Peijian Zeng, Zhuowei Wang, Nankai Lin, Lianglun Cheng

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-04-09

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

MARINER：一个3E驱动的开放水域细粒度感知与复杂推理基准

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

关键词: 开放水域 多模态学习 视觉问答 细粒度分类 目标检测

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏在真实开放水域环境中进行细粒度视觉理解和高层次推理的专用基准。
  2. MARINER基准基于实体-环境-事件（3E）范式，旨在提供更全面的评估和更具挑战性的任务。
  3. 实验表明，即使是先进的多模态大型语言模型在MARINER基准上进行细粒度区分和因果推理时也面临挑战。

📝 摘要（中文）

由于缺乏专门的基准，真实开放水域环境中的细粒度视觉理解和高层次推理仍然未被充分探索。我们提出了MARINER，一个在新的实体-环境-事件（3E）范式下构建的综合基准。MARINER包含16629张多源海上图像，具有63个细粒度的船只类别、多样的不利环境和5个典型的动态海上事件，涵盖了细粒度分类、目标检测和视觉问答任务。我们对主流多模态大型语言模型（MLLM）进行了广泛的评估并建立了基线，揭示了即使是先进的模型也难以应对复杂海洋场景中的细粒度区分和因果推理。作为一个专门的海事基准，MARINER填补了海事多模态理解的真实和认知水平评估的空白，并促进了未来对开放水域应用中鲁棒的视觉-语言模型的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放水域环境中细粒度视觉理解和高层次推理能力评估的问题。现有方法缺乏针对该场景的专用基准，无法有效评估模型在复杂海洋环境下的感知和推理能力，尤其是在细粒度分类、目标检测和视觉问答等任务上。现有方法难以应对真实水域环境中的光照变化、天气影响以及不同类型船只的细微差异等挑战。

核心思路：论文的核心思路是构建一个基于实体-环境-事件（3E）范式的综合基准MARINER。通过收集包含大量多源海上图像的数据集，并对图像进行细粒度的标注，涵盖多种船只类别、不利环境和动态事件，从而为评估模型在复杂海洋场景下的感知和推理能力提供更全面、更具挑战性的平台。3E范式强调了实体（船只）、环境（天气、光照）和事件（动态海上活动）之间的相互作用，更贴近真实场景。

技术框架：MARINER基准的构建主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：收集来自不同来源的海上图像，包括摄像头、卫星图像等。2) 数据标注：对图像进行细粒度的标注，包括船只类别、环境条件和事件类型。3) 任务定义：定义了细粒度分类、目标检测和视觉问答三个主要任务。4) 基线建立：在主流多模态大型语言模型上进行评估，建立基线性能。5) 性能评估：使用标准指标评估模型在各个任务上的性能。

关键创新：MARINER基准的关键创新在于其3E范式和细粒度标注。3E范式能够更全面地描述复杂海洋场景，而细粒度标注则能够更精确地评估模型在细粒度区分方面的能力。此外，MARINER基准还涵盖了多种不利环境和动态事件，能够更真实地反映实际应用场景。与现有基准相比，MARINER更注重认知层面的评估，例如因果推理能力。

关键设计：MARINER基准的关键设计包括：1) 图像数量：包含16629张多源海上图像，保证了数据集的规模和多样性。2) 船只类别：涵盖63个细粒度的船只类别，增加了分类任务的难度。3) 环境条件：包含多种不利环境，如雾、雨、夜间等，增加了模型的鲁棒性要求。4) 动态事件：包含5个典型的动态海上事件，如碰撞、救援等，增加了推理任务的复杂性。5) 评估指标：使用标准指标评估模型在各个任务上的性能，如准确率、召回率、F1值等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使是先进的多模态大型语言模型在MARINER基准上进行评估时，在细粒度分类和因果推理任务上也表现出明显的不足。例如，在细粒度船只分类任务中，模型的准确率远低于人类水平。这些结果突显了现有模型在复杂海洋场景下的感知和推理能力仍有很大的提升空间，也验证了MARINER基准的挑战性和价值。

🎯 应用场景

MARINER基准的潜在应用领域包括智能航运、海上安全监控、海洋环境保护等。通过提高模型在复杂海洋环境下的感知和推理能力，可以实现更智能的船舶导航、更有效的海上事故预警和更准确的海洋污染监测。未来，基于MARINER基准的研究有望推动开发出更鲁棒、更可靠的视觉-语言模型，为开放水域应用提供更强大的技术支持。

📄 摘要（原文）

Fine-grained visual understanding and high-level reasoning in real-world open-water environments remain under-explored due to the lack of dedicated benchmarks. We introduce MARINER, a comprehensive benchmark built under the novel Entity-Environment-Event (3E) paradigm. MARINER contains 16,629 multi-source maritime images with 63 fine-grained vessel categories, diverse adverse environments, and 5 typical dynamic maritime incidents, covering fine-grained classification, object detection, and visual question answering tasks. We conduct extensive evaluations on mainstream Multimodal Large language models (MLLMs) and establish baselines, revealing that even advanced models struggle with fine-grained discrimination and causal reasoning in complex marine scenes. As a dedicated maritime benchmark, MARINER fills the gap of realistic and cognitive-level evaluation for maritime multimodal understanding, and promotes future research on robust vision-language models for open-water applications. Appendix and supplementary materials are available at https://lxixim.github.io/MARINER.