ColorBench

ColorBench是第一个专门设计用于全面评估视觉语言模型（VLMs）在三个关键维度上的颜色理解能力的基准：颜色感知、颜色推理和颜色鲁棒性。该基准包含1,448个实例和超过5,800个图像-文本问题，涵盖11个不同的任务（颜色识别、颜色提取、物体识别、颜色比例、颜色比较、颜色计数、物体计数、颜色错觉、颜色模仿、色盲和颜色鲁棒性）。对于颜色感知和颜色推理类别，每个实例包含一个图像、一个问题以及多个选项（3到6个），其中只有一个正确答案。对于颜色鲁棒性，每个实例包含10个多项选择图像-文本问题，包括一个种子图像和9个经过颜色编辑的图像。

ColorBench is the first benchmark specifically designed to comprehensively evaluate the color comprehension capabilities of Vision-Language Models (VLMs) across three key dimensions: color perception, color reasoning, and color robustness. This benchmark includes 1,448 instances and over 5,800 image-text questions, covering 11 distinct tasks, namely color recognition, color extraction, object recognition, color proportion, color comparison, color counting, object counting, color illusion, color imitation, color blindness, and color robustness. For the color perception and color reasoning categories, each instance contains one image, one question, and 3 to 6 multiple-choice options, with only one correct answer. For the color robustness category, each instance consists of 10 multiple-choice image-text questions, including one seed image and nine color-edited images.

原始信息汇总

ColorBench 数据集概述

基本信息

• 数据集名称: ColorBench
• 论文地址: https://arxiv.org/abs/2504.10514
• 数据集地址: https://huggingface.co/datasets/umd-zhou-lab/ColorBench

数据集亮点

• 规模: 超过5,800个图像-文本问题
• 覆盖范围: 涵盖多样化的应用场景和实际挑战
• 任务分类: 3大类11项任务，包括感知、推理和鲁棒性

主要发现

• 语言和视觉部分的缩放规律: 颜色理解的缩放规律仍然存在，但较弱且主要依赖于语言模型部分
• 模型性能差距: 不同VLM的绝对性能相对较低，不同模型之间的差距不大
• 推理步骤的影响: 添加推理步骤可以提高VLM在ColorBench任务上的性能
• 颜色线索的影响: 颜色线索在大多数任务中被VLM利用，但在颜色错觉和模仿任务中可能会误导VLM

数据集介绍

• 设计目的: 全面评估VLM在颜色感知、颜色推理和颜色鲁棒性三个关键维度的颜色理解能力
• 构成:
  • 1,448个实例
  • 超过5,800个图像-文本问题
  • 11项任务（颜色识别、颜色提取、物体识别、颜色比例、颜色比较、颜色计数、物体计数、颜色错觉、颜色模仿、色盲和颜色鲁棒性）
• 数据类型:
  • 颜色感知和颜色推理: 每个实例包含一张图像、一个问题及3至6个选项
  • 颜色鲁棒性: 每个实例包含10个多选题，包括一张种子图像和9张经过颜色编辑的图像

评估模型

• 评估范围: 32种视觉语言模型（VLM），涵盖不同大小和架构的LLM
• 代表性模型: GPT-4o、Gemini-2-flash、LLaVA-OV、LLaVA-NEXT、Cambrian-1、InternVL2、Qwen2.5-VL和Eagle

评估流程

• 环境配置: bash conda create -n colorbench python=3.11 conda activate colorbench pip3 install -r requirements.txt pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation

• 数据集查看: python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("umd-zhou-lab/ColorBench", "test") print(dataset["test"][0])

• 模型推理: bash bash model_inference.sh

• 结果评估: bash python3 evaluation/metrics_eval.py --result_dir=RESULT_DIR --save_dir=SAVE_DIR

引用

bibtex @misc{liang2025colorbenchvlmsunderstandcolorful, title={ColorBench: Can VLMs See and Understand the Colorful World? A Comprehensive Benchmark for Color Perception, Reasoning, and Robustness}, author={Yijun Liang and Ming Li and Chenrui Fan and Ziyue Li and Dang Nguyen and Kwesi Cobbina and Shweta Bhardwaj and Jiuhai Chen and Fuxiao Liu and Tianyi Zhou}, year={2025}, eprint={2504.10514}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV}, url={https://arxiv.org/abs/2504.10514}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视觉语言模型（VLMs）研究领域，ColorBench作为首个专注于色彩理解能力的基准测试数据集，其构建过程体现了严谨的科学方法论。研究团队精心设计了1,448个实例，涵盖5,800余个图文问题，通过系统化的数据采集流程确保样本多样性。数据构建采用三维评估框架，包括色彩感知、色彩推理和色彩鲁棒性三大维度，下设11项具体任务。每个实例包含图像、问题及3-6个多选选项，其中色彩鲁棒性任务特别设计了包含原始图像和9种色彩编辑图像的对比组，以全面检验模型性能。

使用方法

该数据集的使用遵循标准化的评估流程。研究者可通过Huggingface平台直接加载数据集，配套的评估脚本支持自动化测试流程。使用前需配置Python3.11环境并安装指定依赖包，包括flash-attn等加速库。评估时需准备模型推理脚本，设置API密钥和存储路径，通过提供的metrics_eval.py脚本可自动计算各项指标。对于需要特殊处理的商业模型（如GPT-4o、Gemini等），数据集提供了详细的参数配置指南，确保评估结果的可比性和可复现性。

背景与挑战

背景概述

ColorBench是由马里兰大学周实验室团队于2025年提出的首个专注于评估视觉语言模型（VLMs）色彩理解能力的基准测试集。该数据集包含1,448个实例和超过5,800个图文问题，涵盖色彩感知、色彩推理和色彩鲁棒性三大维度下的11项具体任务。作为计算机视觉与多模态学习交叉领域的重要创新，ColorBench系统性地填补了现有基准在色彩认知能力评估方面的空白，为揭示VLMs在真实场景中的色彩理解机制提供了标准化研究工具。其创新性的任务设计不仅推动了多模态模型评估体系的发展，更为色彩敏感型应用场景（如医疗影像分析、工业质检）的模型优化提供了关键参照。

当前挑战

ColorBench面临的核心挑战主要体现在评估维度的复杂性和数据构建的严谨性两个方面。在领域问题层面，如何准确定义和量化'色彩理解'这一主观认知能力存在本质困难，特别是在处理色彩错觉、拟态等涉及人类视觉系统特性的任务时，需要平衡生理学规律与机器学习特性。数据构建过程中，研究团队需克服色彩标注的客观性难题——既要确保1,448个实例的色彩参数在CIE-Lab空间中的精确控制，又要维持自然图像的语义合理性。此外，为验证模型在真实场景的适用性，数据集中包含的9种色彩扰动类型必须科学覆盖常见成像缺陷，这对数据增强策略的设计提出了极高要求。

常用场景

经典使用场景

在视觉语言模型（VLM）研究领域，ColorBench作为一个专注于颜色理解的综合性基准测试，被广泛用于评估模型在颜色感知、推理和鲁棒性方面的表现。其包含的5,800多个图像-文本问题和11种任务，为研究者提供了一个标准化的测试平台，特别是在模型对颜色信息的处理能力上。通过多选问题和多样化的图像编辑，ColorBench能够全面检验模型在复杂颜色场景下的表现，成为该领域内不可或缺的评估工具。

解决学术问题

ColorBench解决了视觉语言模型在颜色理解方面的关键学术问题，包括模型对颜色信息的感知准确性、逻辑推理能力以及在颜色变化下的鲁棒性。通过系统化的任务设计，该数据集揭示了模型在颜色相关任务中的性能瓶颈，例如颜色错觉和模仿任务中的误导现象。此外，ColorBench还验证了语言模型部分对颜色理解的贡献，为模型优化提供了明确的方向，推动了多模态模型在颜色处理领域的深入研究。

实际应用

在实际应用中，ColorBench的评估结果对开发依赖颜色理解的智能系统具有重要意义。例如，在自动驾驶、医学图像分析和工业质检等领域，模型对颜色的准确感知和推理能力直接影响系统的可靠性。ColorBench通过模拟真实场景中的颜色变化和干扰，帮助开发者识别模型的薄弱环节，从而优化其在复杂环境中的表现。这种针对性的测试为实际部署中的颜色相关任务提供了技术保障。

数据集最近研究

最新研究方向

随着多模态大模型（VLMs）在计算机视觉领域的广泛应用，ColorBench作为首个专注于颜色理解的综合性基准测试，为评估模型在颜色感知、推理及鲁棒性方面的能力提供了重要工具。当前研究聚焦于探索不同规模VLMs在颜色任务上的表现差异，揭示了语言模型部分对颜色理解的关键影响。前沿工作进一步表明，引入推理步骤可显著提升模型在颜色相关任务中的性能，而颜色线索的利用与误导效应成为新的研究热点。该数据集的发布推动了多模态模型在细粒度视觉理解方向的发展，为构建更鲁棒的视觉推理系统提供了实证基础。