MGrounding-630k

MGrounding-630k数据集是由北京交通大学、华中科技大学和清华大学联合创建的大规模多图像接地任务数据集。该数据集包含63万条数据，涵盖了多种多图像接地任务，数据来源于现有数据集和新生成的自由形式接地指令数据。数据集创建过程包括从现有数据集中提取任务数据，并生成新的指令数据以增强模型的接地能力。该数据集主要用于训练和评估多模态大语言模型在多图像接地任务中的表现，旨在解决复杂多图像场景中的精确接地问题，应用于自动驾驶、监控系统和机器人目标定位等领域。

The MGrounding-630k dataset is a large-scale multi-image grounding task dataset jointly created by Beijing Jiaotong University, Huazhong University of Science and Technology, and Tsinghua University. It contains 630,000 data entries covering a variety of multi-image grounding tasks, with data sourced from both existing datasets and newly generated free-form grounding instruction data. The dataset construction process includes extracting task data from existing datasets and generating new instruction data to enhance the grounding capability of models. This dataset is primarily used to train and evaluate the performance of multimodal large language models in multi-image grounding tasks, aiming to solve the problem of precise grounding in complex multi-image scenarios, and has applications in fields such as autonomous driving, surveillance systems, and robotic target localization.

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数据集介绍

构建方式

MGrounding-630k数据集的构建主要通过两种方式实现。首先，通过对现有数据集的任务和标注类型进行分析，识别出多图像定位任务，并通过转换现有数据生成530k训练样本。其次，为了满足自由形式多图像定位的需求，设计了一个数据合成管道，利用Objects365图像及其标注，生成高质量的自由形式多图像定位指令数据，最终生成100k自由形式多图像定位数据。

特点

MGrounding-630k数据集的特点在于其多样性和复杂性。数据集涵盖了多种多图像定位任务，包括静态差异、共同对象、对象跟踪、区域定位等，任务形式灵活多样。此外，数据集还包含自由形式的指令数据，能够有效提升模型在复杂多图像场景中的定位能力。数据集的构建充分考虑了任务的多样性和挑战性，确保了模型在不同场景下的泛化能力。

使用方法

MGrounding-630k数据集的使用方法主要包括两个阶段的训练。第一阶段，模型通过多图像定位任务和通用任务的数据进行训练，增强其多图像理解和视觉定位能力。第二阶段，模型进一步使用高质量的自由形式多图像定位指令数据进行微调，使其能够适应更灵活和多样化的指令类型。此外，为了评估模型的性能，数据集还提供了一个全面的多图像定位基准MIG-Bench，涵盖10种不同的任务和4.2k测试实例。

背景与挑战

背景概述

MGrounding-630k数据集是由北京交通大学、华中科技大学和清华大学的研究团队于2025年提出的，旨在支持多模态大语言模型（MLLMs）在多图像场景中的自由形式视觉定位任务。该数据集包含630,000个样本，涵盖了多种多图像定位任务，如静态差异、对象跟踪、区域定位等。MGrounding-630k的提出填补了现有MLLMs在多图像定位任务中的空白，特别是在自由形式查询下的跨图像视觉定位能力。该数据集不仅为MLLMs的训练提供了丰富的多图像定位数据，还为相关领域的研究提供了新的基准和挑战。

当前挑战

MGrounding-630k数据集面临的挑战主要体现在两个方面。首先，多图像定位任务要求模型能够同时处理多个图像，并在复杂的视觉场景中准确识别和定位目标对象。这种任务对模型的跨图像理解和视觉定位能力提出了极高的要求，尤其是在自由形式查询下，模型需要灵活处理任意形式的输入。其次，数据集的构建过程中也面临诸多挑战，包括如何从现有数据集中提取和合成多图像定位任务的数据，以及如何生成高质量的指令跟随数据。此外，如何确保数据集的多样性和覆盖性，以应对不同场景下的多图像定位需求，也是构建过程中的一大难题。

常用场景

经典使用场景

MGrounding-630k数据集在多模态大语言模型（MLLMs）中的经典使用场景是自由形式的多图像定位任务。该任务要求模型根据自由形式的查询，识别并定位多张图像中的相关视觉区域。例如，给定一组图像和一个查询，模型需要理解查询中的语义和上下文约束，并在目标图像中找到满足这些约束的视觉区域。这种能力在自动驾驶、监控系统和机器人目标定位等实际应用中具有广泛的应用前景。

解决学术问题

MGrounding-630k数据集解决了多模态大语言模型在复杂多图像场景中精确定位的挑战。通过引入自由形式的多图像定位任务，该数据集推动了模型在跨图像理解和视觉定位方面的能力提升。具体而言，数据集通过提供多样化的多图像定位任务，帮助模型克服了单图像定位的局限性，提升了模型在多图像上下文中的抽象视觉信息捕捉能力。这一进展为多模态大语言模型在更广泛的应用场景中的表现提供了坚实的基础。

衍生相关工作

MGrounding-630k数据集衍生了一系列经典的多图像定位相关工作，包括Migician模型的提出及其在多图像定位任务中的显著表现。Migician模型通过引入自由形式的多图像定位能力，显著提升了现有MLLMs在多图像定位任务中的表现。此外，基于该数据集的研究还推动了多图像理解基准MIG-Bench的开发，该基准为评估多图像定位能力提供了全面的测试平台。这些工作进一步推动了多模态大语言模型在多图像定位领域的研究和应用。