FineCops-Ref

FineCops-Ref是一个专为多模态大型语言模型设计的细粒度指代表达式理解数据集，由电子科技大学的研究团队创建。该数据集包含正样本和负样本，正样本由图像和文本表达式组成，负样本则是未配对的图像和文本表达式，用于评估模型在目标物体不存在的场景下的拒绝能力。数据集根据细粒度推理的复杂度分为三个难度级别，通过引入负样本，全面评估模型的视觉定位能力。

FineCops-Ref is a fine-grained referring expression comprehension dataset specifically designed for multimodal large language models, developed by the research team from the University of Electronic Science and Technology of China. This dataset comprises positive and negative samples. Positive samples are image-text pairs, while negative samples refer to unpaired image and text expressions, which are utilized to assess the model's ability to reject scenarios where the target object is absent. The dataset is categorized into three difficulty levels based on the complexity of fine-grained reasoning, and comprehensively evaluates the visual grounding capability of models by introducing negative samples.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

FineCops-Ref数据集的构建方式采用了基于场景图和模板的方法。首先，利用GQA场景图生成路径，并根据路径的复杂性将其分为三个难度级别：Level 1表示图像中只有一个可能的靶标，Level 2表示图像中有多个同一类别的物体，Level 3表示需要解释两个或更多关系和属性依赖。然后，使用预定义的模板生成指称表达式，并通过LLM重写以增加语言的自然性和多样性。最后，对生成的路径和表达式进行人工筛选，以确保准确性和唯一性。

特点

FineCops-Ref数据集的特点在于它包含了可控的难度级别，这要求多级细粒度推理，跨越物体类别、属性和多跳关系。此外，该数据集还包含了通过细粒度编辑和增强生成的负文本和图像，明确测试模型在没有目标物体的情况下拒绝场景的能力。这使得FineCops-Ref成为一个更具挑战性和现实性的基准数据集。

使用方法

使用FineCops-Ref数据集的方法包括两种：Slow-Fast Adaptation (SFA)和Candidate Region Selection (CRS)。SFA策略通过一个路由机制自适应地将简单任务委托给专家模型，将复杂任务委托给MLLMs。此外，通过简单的目标重聚焦策略减轻了两种模型中常见的错误模式。CRS策略使用专家模型生成多个边界框候选区域，并利用MLLMs的高级推理能力来识别正确的目标。两种策略都通过在三个细粒度指称表达式理解数据集上的广泛实验验证了其有效性。

背景与挑战

背景概述

在视觉语言任务中，Referring Expression Comprehension (REC) 是一项基础性的跨模态任务，它评估语言理解、图像理解以及语言到图像的定位之间的相互作用。为了推动该领域的发展，我们引入了一个新的 REC 数据集，该数据集具有两个关键特征。首先，它被设计为具有可控的难度级别，要求在对象类别、属性和多跳关系之间进行多级细粒度推理。其次，它通过细粒度编辑和增强纳入了负面文本和图像，明确测试了模型在目标对象缺失时拒绝场景的能力，这是现有数据集中经常被忽视但至关重要的挑战。为了解决细粒度组合 REC，我们提出了基于 Specialist-MLLM 协作框架的新方法，利用这些模型的互补优势：专家模型擅长以高效率执行更简单的任务，而 MLLM 更适合复杂推理。基于这种协同作用，我们介绍了两种协作策略。第一种是 Slow-Fast Adaptation (SFA)，它使用路由机制自适应地将简单任务分配给专家模型，将复杂任务分配给 MLLM。此外，通过一个简单而有效的目标重新聚焦策略，可以减轻两种模型中的常见错误模式。第二种是 Candidate Region Selection (CRS)，它根据专家模型生成目标对象的多个边界框候选框，并使用 MLLM 的先进推理能力来识别正确的目标。在我们在 FineCops-Ref 数据集和其他具有挑战性的组合 REC 基准测试上的广泛实验证明了我们方法的有效性。SFA 策略在定位精度和效率之间取得了优越的权衡，而 CRS 策略则显著提高了专家模型和 MLLM 的性能。我们的目标是让这项工作为通过战略性地结合现有工具以实现最大有效性来解决复杂的现实世界任务提供宝贵的见解，而不是重新创造它们。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题是视觉语言任务中的 Referring Expression Comprehension (REC)。在构建过程中遇到的挑战包括：1)设计具有可控难度级别的数据集，以推动多级细粒度推理；2)纳入负面文本和图像，以测试模型在目标对象缺失时的拒绝能力。

常用场景

经典使用场景

FineCops-Ref数据集的经典使用场景包括辅助AI系统，如机器人助手在杂乱的厨房中识别“咖啡机旁边的红色杯子”，或AI驱动的医疗工具根据医生的文本描述在放射学扫描中定位特定的病变。这些场景要求模型具备视觉理解、语言理解和语言到图像的定位能力，是评估多模态大型语言模型（MLLMs）的重要测试平台。

实际应用

FineCops-Ref数据集在实际应用场景中具有广泛的应用前景。它可以用于辅助AI系统，如机器人助手、智能医疗工具等，帮助这些系统更好地理解自然语言表达，并进行精确的对象定位。此外，它还可以用于多模态大型语言模型（MLLMs）的训练和评估，提高MLLMs在细粒度推理和负样本处理方面的能力，从而更好地应用于实际场景。

衍生相关工作

FineCops-Ref数据集的提出引发了相关领域的研究兴趣，并衍生出一些经典工作。例如，一些研究者基于FineCops-Ref数据集提出了新的细粒度推理方法和模型，如Slow-Fast Adaptation（SFA）和Candidate Region Selection（CRS），这些方法通过结合专业模型和MLLMs的优势，提高了模型的推理能力和效率。此外，还有一些研究者利用FineCops-Ref数据集对现有模型进行了改进和优化，提高了模型在细粒度推理和负样本处理方面的性能。这些相关工作进一步推动了细粒度组合式指代表达式理解（REC）领域的发展。