MMVM Benchmark|多模态视觉匹配数据集|视觉推理数据集

MMVM Benchmark是由武汉大学、字节跳动Seed等机构共同构建的多模态视觉匹配基准数据集，旨在评估多模态大语言模型在视觉匹配任务中的表现。该数据集包含1510个手动标注的多图像问答对，数据来源于15个公开数据集和互联网视频平台，涵盖了室内、城市、荒野等多种场景。数据集通过自动标注管道生成，包含220K视觉匹配数据，并带有推理标注。MMVM Benchmark的应用领域主要集中在视觉匹配任务，旨在解决多模态大语言模型在视觉对应性理解上的不足，提升其在视觉推理和匹配任务中的表现。

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数据集介绍

构建方式

MMVM Benchmark的构建基于15个开源数据集和互联网视频，经过人工标注和筛选，最终形成了1510个多图像问答对。数据样本涵盖了室内、城市、卡牌游戏等多种场景，并通过自动标注管道生成了包含22万条视觉匹配数据的MMVM SFT数据集。数据集的构建过程包括从公开数据集中筛选最具挑战性的样本，并结合互联网视频平台的手动选择，确保数据的多样性和复杂性。

特点

MMVM Benchmark的特点在于其多模态视觉匹配任务的设计，涵盖了颜色、形状、姿态、大小、相对位置、物体方向与运动、绑定关系以及物体标记等八个方面的匹配能力评估。数据集不仅包含视觉提示，还通过文本提示来全面评估多模态大语言模型（MLLMs）的视觉匹配性能。此外，数据集中的每个样本都经过三名熟练标注者的交叉验证，确保了标注的准确性。

使用方法

MMVM Benchmark的使用方法主要包括通过多图像问答对的形式进行评估。模型需要根据问题和图像对从给定的选项中选择正确答案。数据集的设计使得模型不仅需要理解基本的视觉信息，如颜色、大小和位置，还需要通过复杂的推理能力来匹配物体。此外，数据集还提供了自动生成的匹配原因，帮助模型在训练过程中更好地理解视觉匹配的逻辑。

背景与挑战

背景概述

MMVM Benchmark（多模态视觉匹配基准）是由武汉大学、字节跳动种子、北京大学、浙江大学等机构的研究团队于2025年提出的一个多模态大语言模型（MLLMs）视觉匹配能力的评估基准。该基准旨在解决当前MLLMs在视觉匹配任务中的系统性不足，特别是在跨图像实例级对应关系上的表现。MMVM Benchmark基于15个开源数据集和互联网视频构建，包含1,510个手动标注的多图像问答对，涵盖了室内、城市、卡牌游戏等多种场景。该基准的提出填补了多模态模型在视觉匹配能力评估上的空白，并为相关领域的研究提供了重要的数据支持。

当前挑战

MMVM Benchmark面临的挑战主要体现在两个方面：首先，视觉匹配任务本身具有较高的复杂性，尤其是在跨图像场景中，模型需要准确识别并匹配具有相似外观、位置或运动特征的对象。当前MLLMs在处理此类任务时，往往难以捕捉细粒度的视觉特征，导致匹配精度较低。其次，数据集的构建过程中，手动标注的复杂性和多样性带来了巨大的挑战。尽管采用了自动标注流水线生成220K视觉匹配数据，但如何确保标注的准确性和一致性，尤其是在多图像、多对象场景中，仍然是一个亟待解决的问题。此外，模型在处理密集对象场景时容易产生幻觉，进一步增加了任务的难度。

常用场景

经典使用场景

MMVM Benchmark数据集主要用于评估多模态大语言模型（MLLMs）在视觉匹配任务中的表现。通过提供多对图像及其对应的问答对，该数据集能够测试模型在不同场景下识别和匹配视觉对象的能力。经典使用场景包括图像对中的对象匹配、视觉推理以及跨图像的视觉对应关系分析。这些任务要求模型不仅能够理解单个图像中的对象特征，还能在不同图像之间进行准确的视觉对应。

实际应用

在实际应用中，MMVM Benchmark数据集可用于提升多模态模型在视觉对应任务中的性能，特别是在需要跨图像匹配的场景中。例如，在视频监控、自动驾驶和医学影像分析等领域，模型需要准确识别和匹配不同图像中的相同对象。通过在该数据集上进行训练和评估，模型能够在这些实际应用中表现出更强的视觉对应能力，从而提高系统的整体性能和可靠性。

衍生相关工作

MMVM Benchmark的推出催生了一系列相关研究工作，特别是在多模态大语言模型的视觉对应任务改进方面。基于该数据集，研究者提出了CoLVA模型，通过对象级对比学习和指令增强策略显著提升了模型在视觉匹配任务中的表现。此外，该数据集还激发了更多关于跨图像视觉对应任务的研究，推动了多模态模型在视觉推理和对象匹配领域的进一步发展。