UrBench|城市环境评估数据集|多模态模型数据集

UrBench是由上海人工智能实验室等机构创建的综合性城市环境评估数据集，包含11.6K条问题，覆盖地理定位、场景推理、场景理解和对象理解四个维度。数据集通过结合现有数据集和收集自11个城市的数据，利用跨视图检测匹配方法创建新的标注，并整合多种方法生成高质量问题。UrBench主要用于评估和提升大型多模态模型在城市环境中的应用能力，特别是在多视角理解方面的性能。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

UrBench数据集的构建过程融合了现有数据集的数据，并额外收集了来自11个城市的数据。通过引入一种跨视图检测匹配方法，创建了新的标注。随后，结合基于大型多模态模型（LMM）、规则和人工的方法，构建了大规模高质量的问题集。这一过程确保了数据集在多视图城市场景中的全面性和多样性。

特点

UrBench数据集的显著特点在于其多视图和多任务的特性。它包含了11.6K个精心设计的问题，涵盖了地理定位、场景推理、场景理解和对象理解四个维度，共计14种任务类型。此外，数据集还特别强调了城市环境中的多视图关系理解，提供了卫星视图、街道视图和跨视图的图像，以评估模型在复杂城市环境中的表现。

使用方法

UrBench数据集适用于评估和开发大型多模态模型（LMMs）在城市环境中的能力。研究者可以使用该数据集进行模型训练和测试，以评估模型在地理定位、场景推理、场景理解和对象理解等任务中的表现。通过分析模型在不同视图和任务类型中的表现，可以进一步优化和提升模型的性能，特别是在处理多视图城市数据时的能力。

背景与挑战

背景概述

近年来，大型多模态模型（LMMs）在多个领域展现出卓越的能力，但在城市环境中的评估仍显不足。为此，上海人工智能实验室、中山大学、商汤科技和武汉大学的研究人员共同创建了UrBench数据集。该数据集于2024年提出，旨在全面评估LMMs在多视角城市场景中的表现。UrBench包含11.6K精心设计的问题，涵盖地理定位、场景推理、场景理解和对象理解四个维度，共14种任务类型。通过整合现有数据集和从11个城市收集的新数据，UrBench采用跨视角检测匹配方法创建了高质量的标注。该数据集的发布对提升LMMs在复杂城市环境中的应用能力具有重要意义。

当前挑战

UrBench数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，跨视角场景的标注创建是一个关键难题，尽管获取配对的街景和卫星图像相对容易，但创建关于其跨视角对应关系的问题仍然困难。其次，当前的LMMs在处理城市环境任务时表现不佳，尤其是在地理定位和对象属性识别等复杂任务上，与人类专家相比存在显著差距。此外，LMMs在不同城市视角下的表现不一致，特别是在理解跨视角关系方面存在明显不足。这些挑战揭示了现有LMMs在城市环境理解中的局限性，为未来的研究提供了改进方向。

常用场景

经典使用场景

UrBench 数据集在评估大型多模态模型（LMMs）在多视角城市场景中的能力方面具有经典应用。该数据集通过精心设计的11.6K个问题，涵盖了地理定位、场景推理、场景理解和对象理解四个维度，共计14种任务类型。这些任务不仅包括区域级别的评估，还扩展到角色级别的日常问题解决，从而全面评估模型在复杂城市环境中的表现。

实际应用

UrBench 数据集在实际应用中具有广泛潜力，特别是在城市规划和管理领域。例如，政府官员可以使用该数据集评估模型在城市发展规划中的辅助能力，而市民则可以利用这些模型在日常生活中做出更明智的决策。此外，该数据集还可用于开发能够从多个视角理解城市环境的智能助手，提升城市生活的智能化水平。

衍生相关工作

UrBench 数据集的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在多模态模型在城市环境中的应用评估方面。例如，一些研究开始探索如何利用 UrBench 数据集改进模型的跨视角理解能力，以及如何将这些模型应用于更广泛的城市任务。此外，该数据集还激发了对多视角数据收集和标注方法的研究，进一步推动了多模态模型在复杂环境中的应用和发展。