VisualQuest

VisualQuest是一个由大连理工大学计算机科学与技术学院和新疆师范大学计算机科学与技术学院合作创建的图像数据集。该数据集包含3529张分为四个主题类别的图像，这些类别包括公众人物、流行媒体、语言表达和文学作品。每类图像都采用艺术性的表现手法，如表情符号、插图、漫画等，增加了识别任务的复杂性。数据集经过精心策划，旨在评估LLM在识别融入了领域特定知识和抽象视觉推理的非传统图像方面的能力，为多模态推理和模型架构设计的研究提供了宝贵的基准。VisualQuest is an image dataset co-created by the School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology and the School of Computer Science and Technology, Xinjiang Normal University. This dataset contains 3529 images categorized into four thematic classes: public figures, popular media, linguistic expressions, and literary works. Each class features images created using artistic expression techniques including emojis, illustrations, comics and other styles, which increases the complexity of the recognition task. The dataset is meticulously curated to evaluate the ability of Large Language Models (LLMs) to recognize non-traditional images that incorporate domain-specific knowledge and abstract visual reasoning, providing a valuable benchmark for research on multimodal reasoning and model architecture design.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

VisualQuest数据集的构建过程体现了严谨的科学态度与多层次的筛选策略。研究团队通过招募10名学生收集员，从网络资源中系统性地采集了5000幅符合四大主题类别（公众人物、流行媒体、语言表达、文学作品）的非传统风格图像。在数据清洗阶段，采用去重处理、可识别性筛选（需至少两名评审确认）、呈现方式标注（涵盖10种艺术风格）、非必要文本移除等标准化流程，最终精选出3529幅高质量图像。每幅图像均经过问题标注（区分基础识别与深度推理）和标签标准化处理，确保评估的一致性与科学性。

特点

该数据集的核心价值在于其独特的非传统视觉表达范式。区别于常规摄影数据集，VisualQuest精心收录了包含漫画、极简设计、表情符号组合、视觉双关等艺术形式的图像，这些素材要求模型具备文化背景知识、文学素养和抽象推理能力。数据集按四大主题分类均衡分布（公众人物1024幅、流行媒体668幅、语言表达954幅、文学作品883幅），每幅图像附带标准化标签、问题提示、呈现方式等元数据，并包含六大基线模型的识别结果，为评估多模态大模型的认知边界提供了多维度的分析框架。

使用方法

研究者可通过两种主要路径利用该数据集：其一，作为基准测试平台，使用配套的标准化问题评估模型对非传统图像的识别准确率，特别关注模型在文化隐喻、艺术符号等抽象概念上的表现；其二，通过分析不同呈现方式（如视觉双关vs表情组合）下的模型表现差异，揭示多模态架构在领域知识整合与推理能力方面的短板。数据集提供的基线结果（包括Gemini-2.0 84.74%最高准确率）可作为性能对比的参考系，而285幅全模型均未识别的挑战性样本则为改进方向提供了明确线索。

背景与挑战

背景概述

VisualQuest是由大连理工大学和新疆师范大学的研究团队于2025年推出的创新型图像数据集，旨在评估大型语言模型（LLMs）对非传统风格化图像的解析能力。该数据集突破了传统摄影基准的局限，专注于包含抽象、象征和隐喻元素的图像，要求模型结合领域知识和高级推理能力进行解读。数据集包含3,529张图像，分为公众人物、流行媒体、语言表达和文学作品四大主题类别，每类图像均采用艺术化表现手法如漫画、极简主义、视觉双关等。VisualQuest的创建填补了现有多模态基准在评估模型处理非传统图像能力方面的空白，为多模态推理和模型架构设计研究提供了重要基准。

当前挑战

VisualQuest数据集面临的核心挑战主要体现在两个方面：领域问题解决方面，该数据集旨在解决LLMs在解析非传统风格化图像时的性能评估问题，这类图像通常包含抽象、象征和隐喻元素，要求模型具备跨领域的背景知识和高级推理能力，而现有模型在此类任务上的表现存在显著差异；数据构建过程中，研究团队需克服图像筛选、标注和标准化的多重挑战，包括确保图像质量与多样性、处理艺术化表现手法带来的识别困难、消除冗余文本干扰以及设计合理的评估问题等。此外，数据集中大量图像需要结合文化、文学或专业领域的背景知识进行解读，这对标注的一致性和评估的公平性提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

VisualQuest数据集在评估大型语言模型（LLMs）处理非传统、风格化图像的能力方面具有经典应用场景。该数据集通过包含抽象、象征和隐喻元素的图像，挑战模型在视觉识别任务中整合领域特定知识和高级推理的能力。其多样化的图像类别和精心设计的标注结构，使其成为研究多模态推理和模型架构设计的理想基准。

解决学术问题

VisualQuest数据集解决了当前多模态研究中模型在识别非传统图像时的局限性问题。传统数据集如ImageNet主要关注真实世界的摄影图像，而VisualQuest通过引入风格化、符号化和超现实主义的图像，填补了模型在抽象视觉推理和领域知识整合方面的空白。该数据集为研究模型在复杂视觉识别任务中的表现提供了系统化的评估工具。

衍生相关工作

VisualQuest数据集衍生了一系列相关研究，特别是在多模态推理和抽象视觉识别领域。例如，基于该数据集的研究探索了模型在视觉隐喻理解、艺术风格识别和文化符号解析方面的表现。此外，一些工作还结合了神经符号方法，通过整合场景图和常识知识来提升模型对复杂视觉场景的理解能力。这些研究进一步推动了多模态模型在非传统图像识别任务中的发展。