Visual Contexts Clarify Ambiguous Expressions: A Benchmark Dataset

这是一个基准数据集，旨在通过视觉上下文澄清模糊表达。数据集包含图像数据和相关注释，用于评估模型在处理模糊表达时的性能。

This is a benchmark dataset intended to disambiguate vague expressions via visual context. The dataset comprises image data and accompanying annotations, which are employed to evaluate model performance when processing ambiguous expressions.

原始信息汇总

Visual Contexts Clarify Ambiguous Expressions: A Benchmark Dataset

作者: Heejeong Nam*, Jinwoo Ahn*
年份: 2024
arXiv链接: https://arxiv.org/abs/2411.14137

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说明:

• 将图像数据放置在 data/annotated_images/ 目录下。
• 将基准文件夹 (vague_benchmark 和 vague_fewshot) 放置在适当目录中。

推理

环境

兼容模型与Python、PyTorch和Transformers版本

兼容模型	Python版本	PyTorch版本	Transformers版本
internvl2, instructblip, llavanextmodels, llava1.5	3.10	2.2.0	4.46.2
sharegpt4v	3.10	2.0.2	4.31.0

前提条件

使用 share GPT 时，在 src 目录下安装 internLM_XComposer。

示例推理代码

bash model=instructblip_7b for format in plain; do python inference.py --answer_type mcq --format $format --model ${model} --device cuda:2 python inference.py --answer_type da --format $format --model ${model} --device cuda:2 done

数据集示例

Json格式

json { "image_name": "-Fmvuy-4U_A@9", "direct": "Hey, person2, please stop waving your arms over the table.", "indirect": "Hey person2, looks like youre conducting an invisible orchestra here, arent you?", "solution": "(person2, stop, arms)", "meta": { "caption": "Two people are seated at a round dining table covered with a white tablecloth. The table is set with plates of fruit and a vase of yellow flowers. Person 2 is waving their arms animatedly while person 1 looks on.", "ram_entity": [ "table", "dinning table", "plate", "flower", "food", "fruit", "platter", "round table", "tablecloth" ], "fake_caption": "In the sunlit park, person2 stands with eyes closed, their hands moving gracefully through the air as if drawing the crescendo of a symphony. "Hey person2, looks like youre conducting an invisible orchestra here, arent you?" someone muses, noticing the captivating harmony in the gentle sway of the surrounding trees.", "img_size": { "width": 1280, "height": 720 }, "person_bbox": [ [ 219.88351440429688, 194.55238342285156, 487.8915100097656, 500.213623046875 ], [ 589.6340942382812, 166.94029235839844, 994.0988159179688, 471.9652099609375 ] ] }, "mcq": { "1_correct": "The speaker wants person2 to stop waving their arms around.", "2_incorrect_fake_scene": "The speaker wants person2 to capture the trees movement as part of their performance.", "3_incorrect_surface_understanding": "The speaker wants person2 to provide some music to accompany their arm movements, as it seems like they are conducting an orchestra.", "4_incorrect_entity": "The speaker wants person2 to use the baton to conduct more effectively.", "ordering": [ "C", "A", "B", "D" ] } }

引用

如果此数据集对您的研究或使用有帮助，请按如下方式引用：

@misc{nam2024visualcontextsclarifyambiguous, title={Visual Contexts Clarify Ambiguous Expressions: A Benchmark Dataset}, author={Heejeong Nam and Jinwoo Ahn}, year={2024}, eprint={2411.14137}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV}, url={https://arxiv.org/abs/2411.14137}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过精心设计的实验方法构建，旨在通过视觉上下文来澄清语言中的歧义表达。研究者收集了大量包含歧义表达的图像，并对其进行详细标注，包括直接和间接的表达方式、解决方案以及相关的元数据。这些数据经过严格的筛选和验证，确保其质量和多样性，从而为研究者提供了一个可靠的基准数据集。

特点

此数据集的显著特点在于其丰富的视觉上下文信息和多样的歧义表达方式。每条数据不仅包含图像和对应的文本描述，还提供了多种可能的解释和错误选项，以模拟真实世界中的歧义情况。此外，数据集还包含了详细的元数据，如图像尺寸、人物边界框等，为研究者提供了全面的分析基础。

使用方法

使用该数据集时，研究者需首先下载并组织数据，确保图像和标注文件正确放置。接着，根据提供的兼容模型和环境配置，进行模型训练或推理。数据集支持多种推理方式，如多选题（MCQ）和直接回答（DA），研究者可根据具体需求选择合适的模型和参数进行实验。通过这种方式，研究者可以有效评估和改进模型在处理视觉歧义表达方面的能力。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理和计算机视觉的交叉领域，理解视觉上下文对于澄清模糊表达具有重要意义。Visual Contexts Clarify Ambiguous Expressions: A Benchmark Dataset由Heejeong Nam和Jinwoo Ahn于2024年创建，旨在通过视觉信息辅助解析语言中的歧义。该数据集的核心研究问题是如何利用图像上下文来准确理解并消除语言表达中的模糊性，对提升多模态数据处理能力具有深远影响。

当前挑战

该数据集面临的挑战包括：1) 如何有效地结合视觉和语言信息，以准确解析模糊表达；2) 在构建过程中，如何确保数据集的多样性和代表性，以涵盖各种可能的模糊表达场景；3) 如何设计有效的评估机制，以衡量模型在处理模糊表达时的性能。这些挑战不仅涉及技术层面的创新，还要求对多模态数据处理理论有深入的理解和应用。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理与计算机视觉交叉领域，Visual Contexts Clarify Ambiguous Expressions数据集被广泛用于解析和澄清文本中的模糊表达。通过结合图像与文本，该数据集帮助模型理解在特定视觉背景下，文本中的歧义如何被消除。例如，数据集中的示例展示了如何通过图像中的视觉线索，如人物的动作和场景的布置，来准确理解文本中的指令或描述。

解决学术问题

该数据集解决了自然语言处理中长期存在的歧义问题，特别是在多模态理解方面。通过提供图像与文本的配对，它使得研究者能够开发和评估模型在处理模糊表达时的能力，从而推动了多模态学习的发展。这不仅有助于提升模型的理解准确性，还为相关领域的研究提供了新的基准和方法。

衍生相关工作

基于Visual Contexts Clarify Ambiguous Expressions数据集，研究者们开发了多种多模态学习模型，这些模型在图像描述生成、视觉问答和智能对话系统中表现出色。例如，一些研究工作利用该数据集训练模型，使其能够根据图像内容自动生成准确的文本描述，或在视觉问答任务中提供更精确的答案。这些衍生工作进一步推动了多模态学习的边界，并为实际应用提供了技术支持。