FineCops-Ref

FineCops-Ref数据集是由电子科技大学研究团队创建的，针对多模态大型语言模型（MLLMs）设计的参照表达式理解（REC）基准数据集。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，负样本包含未配对的图像和文本表达式，用于评估模型在目标物体缺失的情况下的拒绝能力。数据集分为三个难度级别，要求MLLMs在不同属性和关系上进行多级细粒度推理。通过精细编辑和增强生成的负样本，进一步评估模型对齐错误和虚构情况下的鲁棒性。

The FineCops-Ref dataset is a referring expression comprehension (REC) benchmark designed for multimodal large language models (MLLMs), developed by a research team from the University of Electronic Science and Technology of China. It comprises positive and negative samples: positive samples consist of paired images and textual expressions, while negative samples consist of unpaired images and textual expressions, aimed at evaluating the model's rejection ability when the target object is absent. The dataset is categorized into three difficulty levels, which require MLLMs to conduct multi-level fine-grained reasoning across various attributes and relational cues. Through meticulously edited and augmented negative samples, the robustness of models against alignment errors and hallucinations is further assessed.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

FineCops-Ref数据集的构建采用了一种精细的编辑和增强方法，通过控制难度级别来评估模型在不同对象类别、属性和多跳关系上的多级细粒度推理能力。该数据集还包含了精心构造的负面文本和图像，以明确测试模型在没有目标对象存在时拒绝场景的能力。数据集的构建流程包括路径生成、数据分类、表达式生成和人工筛选等步骤。路径生成基于GQA场景图，数据分类根据推理复杂性分为三个难度级别，表达式生成使用预定义模板并通过GPT-3.5-turbo进行重写，人工筛选用于去除不准确的目标参考。

使用方法

FineCops-Ref数据集的使用方法包括两个方面：Slow-Fast Adaptation (SFA)和Candidate Region Selection (CRS)。SFA策略通过路由机制将简单任务分配给专业模型，将复杂任务分配给MLLMs，并通过目标重聚焦策略减轻两种模型的常见错误模式。CRS策略使用专业模型生成多个边界框候选目标，然后利用MLLMs的高级推理能力识别正确的目标。使用FineCops-Ref数据集进行评估时，可以使用Precision@k、Recall@k和AUROC等指标来衡量模型的性能。

背景与挑战

背景概述

FineCops-Ref 数据集是为了提升细粒度组成性指代表达式理解（Referring Expression Comprehension, REC）而创建的，该任务涉及语言理解、图像理解和语言到图像的关联。该数据集由电子科技大学和同济大学的专家团队于 2021 年 8 月提出。数据集的核心研究问题是如何让多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）更好地理解和处理复杂的指代表达式。FineCops-Ref 数据集包含可控的难度级别，要求 MLLMs 在对象类别、属性和多跳关系上进行多层次的细粒度推理。此外，该数据集还引入了通过细粒度编辑和增强生成的负面文本和图像，以测试模型在目标对象缺失时拒绝场景的能力。FineCops-Ref 数据集对相关领域产生了重要影响，为 MLLMs 在 REC 任务中的应用提供了新的视角和挑战。

当前挑战

FineCops-Ref 数据集面临的挑战主要包括：1) 所解决的领域问题：如何让 MLLMs 在细粒度组成性 REC 任务中取得更好的性能，特别是在处理复杂的多跳关系和属性依赖时；2) 构建过程中所遇到的挑战：如何生成高质量的正负样本，以及如何有效地评估和度量模型的性能。为了解决这些挑战，研究者们提出了基于 Specialist-MLLM 协作框架的两种新方法：慢快适应（Slow-Fast Adaptation, SFA）和候选区域选择（Candidate Region Selection, CRS）。SFA 通过动态地将简单任务委托给 Specialist Models，复杂任务委托给 MLLMs，来提高效率和性能。CRS 则利用 Specialist Models 生成多个候选区域，然后使用 MLLMs 的推理能力来选择正确的目标。这些方法在 FineCops-Ref 数据集和其他具有挑战性的组成性 REC 基准测试中得到了验证，表明了它们的有效性。

常用场景

经典使用场景

FineCops-Ref数据集被广泛应用于细粒度复合指代表达式理解（Fine-Grained Compositional Referring Expression Comprehension, FG-CREC）领域。该数据集通过引入可控的难度级别，促使多级细粒度推理，跨越对象类别、属性和多跳关系。此外，该数据集还包含通过细粒度编辑和增强生成的负文本和图像，明确测试模型在目标对象缺失场景下的拒绝能力，这是现有数据集中常常被忽视但却至关重要的挑战。

解决学术问题

FineCops-Ref数据集解决了现有数据集中缺乏细粒度复合推理和负样本的问题。传统的指代表达式理解数据集如RefCOCO、RefCOCO+和RefCOCOg等，由于缺乏对复合推理的考虑，导致模型可以在不理解语言结构的情况下表现良好。此外，大多数现有数据集都不包含负样本，这在现实世界的指代表达式理解场景中是必不可少的。FineCops-Ref通过引入可控的难度级别和负样本，为多模态大型语言模型（MLLMs）提供了一个更具挑战性和现实性的基准。

实际应用

FineCops-Ref数据集的实际应用场景包括辅助人工智能系统，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”，或基于医生的文本描述在放射学扫描中定位特定病变的AI医疗工具。此外，该数据集还可以用于训练和评估多模态大型语言模型，以提高其在复杂现实世界任务中的表现，如自动驾驶汽车中的目标识别和跟踪。

数据集最近研究

最新研究方向

FineCops-Ref数据集的最新研究方向在于细粒度组合式指代表达理解，该方向旨在评估模型在语言理解、图像理解和语言到图像映射方面的交互作用。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，它设计有可控的难度级别，要求在对象类别、属性和多跳关系上进行多级细粒度推理。其次，它通过细粒度编辑和增强引入了负文本和图像，明确测试模型在目标对象缺失的情况下拒绝场景的能力——这在现有数据集中经常被忽视但却是关键的挑战。为了解决细粒度组合式REC，我们提出了基于专家模型和MLLM协作框架的新方法，利用这些模型的互补优势：专家模型擅长于效率较高的简单任务，而MLLM更适合复杂推理。基于这种协同作用，我们引入了两种协作策略。第一种，慢快适应（SFA），采用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MLLM。此外，通过简单的目标重新聚焦策略，减轻了两种模型中的常见错误模式。第二种，候选区域选择（CRS），基于专家模型为目标对象生成多个边界框候选框，并利用MLLM的高级推理能力来识别正确的目标。在我们的数据集和其他具有挑战性的组合式REC基准上的广泛实验验证了我们的方法的有效性。SFA策略在定位准确性和效率之间取得了优越的权衡，CRS策略显著提高了专家模型和MLLM的性能。我们的目标是通过战略性地结合现有工具以实现最大效果，而不是重新创造它们，从而为解决复杂的现实世界任务提供有价值的见解。

相关研究论文

• New Dataset and Methods for Fine-Grained Compositional Referring Expression Comprehension via Specialist-MLLM Collaboration

  电子科技大学 · 2025年