MM-CamObj|视觉语言模型数据集|伪装对象识别数据集

MM-CamObj数据集由上海交通大学创建，专门用于解决视觉语言模型在复杂场景，特别是伪装对象场景中的挑战。该数据集包含两个子集：CamObj-Align和CamObj-Instruct，分别用于视觉语言对齐和指令微调。CamObj-Align包含11,363个高质量的图像-文本对，旨在向模型注入丰富的伪装场景知识。CamObj-Instruct则包含11,363张图像和68,849个多样化的对话，用于增强模型在伪装场景中的指令跟随能力。数据集的创建过程包括从多个经典数据集中精心挑选图像，并利用GPT-4o生成详细的描述和对话。MM-CamObj数据集主要应用于评估和提升视觉语言模型在伪装对象识别、定位和计数等任务中的性能。

原始信息汇总

MM-CamObj

数据集概述

• 名称: MM-CamObj
• 全称: MM-CamObj: A Comprehensive Multimodal Dataset for Camouflaged Object Scenarios
• 来源: ARXIV24
• 描述: 这是一个用于“MM-CamObj: A Comprehensive Multimodal Dataset for Camouflaged Object Scenarios”的官方代码仓库。

数据集状态

• 发布状态: 代码和数据集即将发布。

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数据集介绍

构建方式

MM-CamObj数据集的构建过程体现了对复杂场景中伪装对象识别需求的深刻理解。该数据集由两个子集组成：CamObj-Align和CamObj-Instruct。CamObj-Align包含11,363个图像-文本对，旨在通过详细的场景描述，增强视觉语言模型（LVLMs）对伪装场景的理解和知识注入。而CamObj-Instruct则包含11,363张图像和68,849个多样化的对话，通过这些对话，模型能够更好地遵循指令，提升其在伪装场景中的指令跟随能力。

特点

MM-CamObj数据集的显著特点在于其针对伪装对象场景的专门设计。CamObj-Align通过高质量的图像-文本对，提供了丰富的伪装场景知识，使模型能够深入理解这些复杂场景。CamObj-Instruct则通过多样化的对话，增强了模型在实际应用中的指令跟随能力。此外，数据集的构建还采用了课程学习策略，从简单到复杂逐步训练模型，确保其在面对复杂伪装场景时具备更高的识别和定位能力。

使用方法

MM-CamObj数据集主要用于视觉语言模型的训练和评估。在训练阶段，CamObj-Align用于模型的视觉-语言对齐，通过详细的图像描述帮助模型理解伪装场景。CamObj-Instruct则用于指令微调，通过多样化的对话提升模型的指令跟随能力。在评估阶段，数据集中的CamObj-Bench提供了多种任务，如Easy VQA、Hard VQA、Bbox Location等，用于全面评估模型在伪装场景中的表现。通过这些任务，研究人员可以系统地测试和提升模型在复杂伪装场景中的理解和识别能力。

背景与挑战

背景概述

随着大规模视觉语言模型（LVLMs）在多个应用领域的显著成功，其在复杂场景中的局限性也逐渐显现，特别是在涉及伪装对象的场景中。由于现有训练数据集中缺乏相关样本，LVLMs在处理此类复杂场景时面临挑战。为解决这一问题，上海交通大学和上海高级算法研究所的研究团队于2024年创建了MM-CamObj数据集。该数据集包含两个子集：CamObj-Align和CamObj-Instruct，分别用于视觉语言对齐和指令微调。MM-CamObj数据集的构建旨在为LVLMs注入丰富的伪装场景知识，并通过CamObj-Llava模型提升其在伪装对象任务中的表现。

当前挑战

MM-CamObj数据集在构建过程中面临的主要挑战包括：首先，伪装对象与背景的高相似性使得图像识别和分类任务变得异常复杂；其次，由于伪装图像的稀缺性，数据集的样本量相对较少，这限制了模型的训练效果。此外，构建过程中需要确保图像描述和对话指令的准确性，以避免模型在训练中产生误导。为了应对这些挑战，研究团队采用了课程学习策略，通过逐步增加样本的复杂度来提升模型的学习效率和泛化能力。

常用场景

经典使用场景

MM-CamObj数据集在视觉语言模型（LVLMs）的训练中发挥了关键作用，特别是在处理涉及伪装对象的复杂场景时。该数据集通过提供丰富的图像-文本对和详细的对话指令，帮助模型更好地理解和识别伪装对象。例如，在CamObj-Align子集中，模型通过学习详细的图像描述，增强了其在伪装场景中的视觉语言对齐能力。而在CamObj-Instruct子集中，模型通过多样化的对话指令，提升了其在实际应用中的指令跟随能力。

实际应用

MM-CamObj数据集在多个实际应用场景中展现了其价值，特别是在需要高精度识别和定位伪装对象的领域。例如，在军事侦察、野生动物保护和环境监测中，该数据集训练的模型能够有效识别和追踪伪装目标，提高任务的成功率和效率。此外，在智能监控和安防系统中，模型能够快速识别潜在的伪装威胁，增强系统的安全性和可靠性。

衍生相关工作

基于MM-CamObj数据集，研究者们开发了多种衍生工作，进一步推动了视觉语言模型在伪装场景中的应用。例如，CamObj-Llava模型的提出，通过结合多种课程学习策略，显著提升了模型在伪装任务中的表现。此外，CamObj-Bench基准测试的建立，为后续研究提供了标准化的评估工具，促进了该领域技术的快速发展和广泛应用。这些衍生工作不仅丰富了数据集的应用场景，也为未来的研究提供了新的方向和思路。