EPIC-Bench

EPIC-Bench是一个基于掩码接地的基准测试数据集，旨在评估视觉语言模型在具身场景中的视觉感知能力。该数据集专注于视觉接地/感知，避免语言捷径的利用，强调在具身过程中可靠感知关键视觉信息的能力。数据集涵盖3个高层类别和23种任务类型，遵循现实的具身工作流程：1) 目标定位：根据自然语言指令在场景中精确定位正确物体；2) 导航：通过读取沿途关键视觉线索逐步接近目标；3) 操作：通过细粒度、面向动作的接地感知对目标进行操作。数据集包含图像和文本两种模态，规模在1,000到10,000个样本之间，适用于视觉问答和对象检测等任务。该数据集已通过HuggingFace和ModelScope平台发布，并配有专门的评估工具包。

EPIC-Bench is a mask-grounded benchmark dataset designed to evaluate the visual perception capabilities of vision-language models in embodied scenarios. It focuses on visual grounding/perception, avoiding the exploitation of language shortcuts, and emphasizes the ability to reliably perceive key visual information during embodied processes. The dataset covers 3 high-level categories and 23 task types, following a realistic embodied workflow: 1) Object localization: precisely locating the correct object in a scene based on natural language instructions; 2) Navigation: gradually approaching the target by reading key visual cues along the way; 3) Manipulation: operating on the target through fine-grained, action-oriented grounded perception. The dataset includes both image and text modalities, with a scale ranging from 1,000 to 10,000 samples, and is suitable for tasks such as visual question answering and object detection. It has been released on the HuggingFace and ModelScope platforms and comes with a dedicated evaluation toolkit.

原始信息汇总

EPIC-Bench 数据集概述

基本信息

• 数据集名称：EPIC-Bench
• 许可证：Apache-2.0
• 语言：英语
• 数据规模：1,000 < 样本数 < 10,000
• 任务类别：视觉问答（Visual Question Answering）、目标检测（Object Detection）
• 数据类型：图像、文本

核心定位

EPIC-Bench 是一个以 掩码定位（Mask-Grounding） 为基础的基准数据集，专门用于评估视觉语言模型（VLM）在 具身场景（Embodied Scenarios） 中的 视觉感知（Visual Perception） 能力。

任务结构

数据集涵盖 3 个高层类别 和 23 种任务类型，模拟真实的 具身工作流（Embodied Workflow）：

类别	功能描述
🎯 目标定位（TargetLocalization）	根据自然语言指令在场景中 精确锁定 正确目标
🧭 导航（Navigation）	通过沿途关键视觉线索 逐步接近 目标
🤲 操作（Manipulation）	通过细粒度、面向动作的 定位感知 对目标执行 操作

设计亮点

• 具身场景：评估 VLM 在真实物理世界中的视觉感知能力
• 抵抗语言捷径：专注于 视觉定位/感知，避免模型利用语言捷径来答题
• 多样化与细粒度：任务设计丰富且细致

附加资源

• 项目主页：https://epic-bench.github.io/EPIC-Bench/
• 评估工具包：https://github.com/rxc205/EPIC-Bench-Eval
• HuggingFace 数据集页面：https://huggingface.co/datasets/rxc205/EPIC-Bench
• ModelScope 数据集页面：https://www.modelscope.cn/datasets/macarich/EPIC-Bench
• 排行榜与完整数据：请参考项目主页

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

EPIC-Bench是一个围绕具身智能体视觉感知能力设计的基准数据集，其构建遵循真实具身工作流程，涵盖了目标定位、导航与操作三大高层类别，并细分为23种任务类型。数据集以Mask-Grounding为基础，通过自然语言指令引导模型在场景中精准定位目标物体，逐步接近目标并基于视觉线索执行细粒度的操作感知。所有样本均经过精心筛选与标注，旨在避免语言捷径的利用，从而更纯粹地评估视觉语言模型在复杂具身环境中的感知性能。

特点

该数据集的核心亮点在于其具身场景化设计与细粒度视觉感知聚焦。EPIC-Bench覆盖从定位到操作的全流程任务，强调模型对关键视觉信息的可靠捕捉，而非依赖语言模式匹配。数据集规模虽仅数千样本，但任务类型多样且标注精细，能够有效检验视觉语言模型在真实具身交互中的感知鲁棒性与泛化能力。此外，其开源的评估工具包与排行榜机制为社区提供了标准化评测平台。

使用方法

EPIC-Bench的使用需配合官方提供的评估工具箱，支持对视觉语言模型进行批量推理与性能度量。用户可从HuggingFace或ModelScope下载数据集，并参考项目页面中的示例代码加载样本。评估流程要求模型以图像与文本指令为输入，输出细粒度掩码或定位结果，最终通过工具箱计算各项指标。该基准特别适用于研究与具身感知相关的视觉定位、导航决策与操作理解等前沿课题。

背景与挑战

背景概述

EPIC-Bench是一个于2026年发布、以掩码定位为核心机制的感知中心基准数据集，由研究团队针对视觉-语言模型在具身场景中的精细视觉理解能力而构建。随着具身智能与多模态大模型的交叉发展，如何评估模型在真实操作任务中的视觉感知可靠性成为关键科学问题。该数据集突破传统问答与检测基准的局限，聚焦于目标定位、导航和操作三种具身工作流中的复杂视觉感知，通过23种精细任务类型系统考察模型在无语言捷径依赖下的空间推理与行为理解能力。作为领域内首个系统评估具身感知的基准，EPIC-Bench为探索视觉-语言模型的实体关联、环境交互与精准操作提供了标准化测试平台，对推动具身智能研究向实际部署迈进具有重要价值。

当前挑战

EPIC-Bench致力于应对视觉-语言模型在具身感知领域的核心挑战：现有模型常依赖语言线索而非真实视觉理解，在目标定位、渐进导航与动作导向操作等需要精细感知的任务中性能严重不足。数据集通过去偏设计迫使模型摒弃语言捷径，专注于视觉信息的有效编码与推理。从构建层面看，数据生产面临具身场景采集代价高昂的困境，需确保高多样性同时保持任务逻辑一致性，且掩码标注需兼顾细粒度与语义正确性。此外，多模态模型需同时处理环境识别、空间推理与行为预测，而现有评估协议难以全面映射具身流程的视觉需求，评测工具的标准化亦是重大工程挑战。

常用场景

经典使用场景

EPIC-Bench作为一个以感知为中心的细粒度具身视觉定位基准，其最经典的使用场景在于评估视觉语言模型（VLM）在具身任务中对视觉信息的精准感知能力。该数据集模拟了具身智能体在真实环境中的工作流程，涵盖目标定位、导航和操作三大高级类别，共23种任务类型。通过掩码定位（Mask-Grounding）机制，研究者能够系统性地检测模型是否真正理解场景中的关键视觉线索，而非单纯依赖语言捷径。例如，在复杂室内场景中，模型需根据自然语言指令精确识别目标物体的位置与属性，并逐步执行接近与操作任务，从而验证其细粒度的视觉感知鲁棒性。

实际应用

在实际应用层面，EPIC-Bench为具身机器人、增强现实和智能辅助系统等领域提供了关键的模型筛选与优化依据。例如，在家庭服务机器人中，模型必须能准确锁定‘茶几上的红色水杯’并规划抓取路径，而EPIC-Bench的导航与操作任务直接复现了这一需求。在AR导航中，用户通过自然语言发出‘转向左侧书架后的门’的指令，系统需实时解析视觉场景并定位目标。通过该数据集的评测，开发者可量化模型在真实部署前的感知可靠性，从而减少误判风险，提升交互流畅度与任务成功率。

衍生相关工作

EPIC-Bench的发布催生了一系列相关研究工作，主要集中在三个方向：一是基于其细粒度任务设计开发增强视觉感知能力的多模态模型，例如针对掩码定位设计注意力强化模块或引入3D空间推理机制；二是利用其作为微调数据集，通过自监督或弱监督学习提升模型对具身场景的泛化能力；三是借鉴其评估框架，拓展至其他具身环境如仓库物流或自动驾驶领域，形成跨场景的感知基准体系。此外，该数据集还推动了视觉语言模型在具身智能中可解释性研究，促使学界关注模型是否真正‘看见’而非‘猜对’视觉要素。