MMRA

MMRA数据集由多模态艺术投影研究社区精心策划，是一个多粒度多图像关系关联基准，包含1026个样本。该数据集基于ConceptNet中的关系，定义了11个子任务，涵盖实体和图像两个粒度级别。数据集的内容包括图像对的语义相似性和关系挖掘，通过人工标注确保数据质量。MMRA数据集主要应用于评估和提升大型视觉语言模型在多图像理解中的能力，特别是在细粒度图像关联和空间感知任务中的表现。

The MMRA dataset, carefully curated by the multimodal art projection research community, is a multi-granularity multi-image relationship association benchmark containing 1026 samples. It is based on the relationships in ConceptNet and defines 11 subtasks covering two granularity levels: entity and image. The dataset covers semantic similarity and relationship mining of image pairs, with its data quality guaranteed via manual annotation. The MMRA dataset is primarily utilized to evaluate and enhance the capabilities of large vision-language models in multi-image understanding, especially their performance in fine-grained image association and spatial perception tasks.

原始信息汇总

MMRA 数据集概述

数据集介绍

MMRA 是一个多粒度多图像关系关联基准数据集，包含 1026 个样本。该数据集旨在系统且全面地评估主流的视觉语言模型（LVLMs）。

数据集特点

• 多粒度：数据集包含两个粒度级别的关系，即“图像”和“实体”。
• 多图像关系：数据集定义了 11 个子任务，如 UsageSimilarity、SubEvent 等，这些子任务根据 ConceptNet 中的关系建立。
• 挑战性：在实体级别上，所有模型的性能都比图像级别差，表明细粒度的多图像感知任务对 LVLMs 仍然具有挑战性。
• 空间感知任务难度：与空间感知相关的任务对 LVLMs 来说相对较难处理。
• 图像细节感知能力：LVLMs 展现出良好的图像细节感知能力，增强其多图像关联能力的关键在于加强其语言模型组件的推理能力。

数据集文件

数据集文件包含一个 metadata.json 文件，该文件包含所有样本信息，可以通过该文件输入相关问题、选项和图像对给 LVLMs。

数据集链接

• Huggingface Dataset: m-a-p/MMRA
• Google Drive
• Baidu Netdisk

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

MMRA数据集的构建方式主要基于人类观察图像的视角，将任务分为实体级别和图像级别两个粒度层次。实体级别的任务主要考虑图像中不同物体的心理状态、外观和位置信息，以及个体生物的心理特征。图像级别的任务主要考虑图像所表达的事件之间的相关性以及不同图像的整体空间结构相似性。数据集的标注工作由四位专门研究多模态的硕士研究生完成，每个学生负责2-3个任务。每个学生被提供两张图像和一个特定的任务，他们的责任是根据给定的任务为图像对设计问题。如果图像对符合任务要求，他们将继续为该对图像标注问题、答案和选项（多选题或判断题）。每个标注者一旦达到预定的标注样本数量（即90个）或所有图像对都已标注，就会停止标注任务。此外，还对标注数据进行了交叉验证，确保了标注的质量。为了确保评估的有效性，我们努力保持所有任务的样本数量大致相同。观察角度任务在所有基准中占比较高，共有126个样本（12.28%）。由于标注的难度，我们在质量控制过程中移除了一些不同标注者意见不一致的样本。

特点

MMRA数据集的主要特点包括：1. 多粒度：数据集包含实体级别和图像级别两个粒度层次，能够更全面地评估模型的多图像关联能力。2. 多关联关系：数据集定义了11个子任务，包括实体级别的相对位置、近似的实体、心理相似性、外观相似性、相似材料、用途相似性，以及图像级别的布局、环境、相似事件、子事件和观察角度。3. 高质量标注：数据集的标注工作由专门的硕士研究生完成，并经过交叉验证，确保了标注的质量。4. 消除答案泄露：为了消除答案泄露，我们对选项和问题进行了优化，通过随机回答问题的方法，显著降低了答案在问题和选项文本中的泄露。

使用方法

使用MMRA数据集的方法主要包括：1. 模型评估：将模型在不同输入设置下的性能进行对比，以评估模型的多图像关联能力。2. 模型改进：通过分析模型在不同子任务上的表现，找出模型的不足之处，并进行针对性的改进。3. 模型训练：将数据集作为训练数据，用于训练和优化多模态模型。4. 基准测试：将数据集作为基准，用于测试和评估多模态模型的多图像关联能力。

背景与挑战

背景概述

在多模态感知领域，大型视觉语言模型（LVLMs）在图像感知任务中取得了显著成功。然而，这些模型在多图像关联能力方面仍存在不足。为了评估和指导LVLMs在多图像关联任务中的发展，研究人员创建了MMRA数据集。该数据集由1026个样本组成，旨在系统地评估LVLMs在不同子任务中的表现。MMRA数据集基于ConceptNet中的关系，定义了一个关联关系系统，包括11个子任务，分为“图像”和“实体”两个粒度级别。该数据集的创建对于推动LVLMs在多图像关联能力方面的发展具有重要意义。

当前挑战

MMRA数据集面临的挑战主要包括：1) LVLMs在细粒度多图像感知任务中的表现不佳；2) LVLMs在处理空间感知任务时存在困难；3) LVLMs的图像细节感知能力较弱，需要增强语言模型组件的推理能力。此外，LVLMs在处理多图像关联任务时，其视觉模块和文本模块的需求存在差异，需要进一步研究和改进。

常用场景

经典使用场景

MMRA数据集，即多粒度多图像关系关联基准，被广泛应用于评估大型视觉语言模型（LVLMs）的多图像感知能力。该数据集包含1026个样本，覆盖了11个子任务，包括实体级别的相对位置、近同实体、心理相似性、外观相似性、相似材料和使用相似性，以及图像级别的布局、环境、相似事件、子事件和观察角度。通过这些任务，MMRA数据集为LVLMs提供了一种全面和系统的评估方式，有助于推动多图像感知技术的发展。

衍生相关工作

MMRA数据集的提出，引发了一系列相关研究工作的开展。例如，研究人员利用MMRA数据集对LVLMs的推理能力进行了深入分析，发现了LVLMs在细粒度多图像关联任务和空间感知任务上的不足。此外，研究人员还基于MMRA数据集设计了一系列改进算法，旨在提高LVLMs的多图像感知能力。这些相关工作不仅丰富了多图像感知领域的研究内容，也为LVLMs的实际应用提供了新的思路和方法。

数据集最近研究

最新研究方向

随着大型视觉语言模型（LVLMs）在图像感知任务中的显著成功，人类似地感知世界的能力越来越受到关注。当前的多模态基准主要关注图像中的客观事实或与特定主题相关的潜在知识，但忽略了多个图像之间的关联关系。因此，我们定义了一个多图像关联任务，并精心策划了MMRA基准，这是一个多粒度多图像关联基准，包含1026个样本。为了系统地和全面地评估主流LVLMs，我们根据ConceptNet中的关系，在两个粒度级别（即“图像”和“实体”）上建立了包含11个子任务（例如，UsageSimilarity，SubEvent等）的图像关联关系系统。我们的实验表明，在MMRA基准上，当前主流LVLMs在各个子任务中都有自己的优势和劣势。值得注意的是，在实体级别，所有模型的性能都低于图像级别的性能，这表明LVLMs在细粒度的多图像感知任务中仍然具有挑战性。与空间感知相关的任务对于LVLMs来说相对困难。此外，我们发现LVLMs表现出良好的感知图像细节的能力，而提高它们多图像关联能力的关键是加强它们语言模型组件的推理能力。

相关研究论文

• MMRA: A Benchmark for Multi-granularity Multi-image Relational Association

  多模态艺术投影研究社区 · 2024年