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- 主题：VSI-Bench是李飞飞和谢赛宁团队推出的视觉空间智能基准测试集。
- 功能：评估多模态大型语言模型在空间认知和理解方面的能力。
- 应用：适用于机器人导航、增强现实、自动驾驶等多个领域。
正文（附运行示例）
VSI-Bench 是什么
VSI-Bench（Visual-Spatial Intelligence Benchmark）是由李飞飞、谢赛宁及其研究团队推出的视觉空间智能基准测试集。该测试集旨在评估多模态大型语言模型（MLLMs）在空间认知和理解方面的能力。VSI-Bench包含超过5000个问题-答案对，覆盖近290个真实室内场景视频，涉及住宅、办公室和工厂等多种环境。
VSI-Bench的任务分为配置型任务（如物体计数、相对距离等）、测量估计（如物体尺寸、房间大小等）和时空任务（如物体出现顺序），能够系统地测试和提高MLLMs在视觉空间智能方面的表现。
VSI-Bench 的主要功能
- 评估视觉空间智能：量化评估多模态大型语言模型（MLLMs）的视觉空间智能，包括对空间关系的感知、理解和记忆能力。
- 基准测试：提供标准化的测试集，包含5000多个问答对，用于基准测试和比较不同MLLMs在视觉空间任务上的性能。
- 任务多样性：包括配置型任务、测量估计和时空任务，全面覆盖视觉空间智能的多个方面。
- 视频理解：基于视频输入，测试MLLMs对连续、时间性输入的理解，比静态图像更接近人类观察世界的方式。
- 数据质量和控制：基于人工审核确保数据质量，消除歧义和错误标注，提高测试结果的可靠性。
VSI-Bench 的技术原理
- 数据集构建：基于多个公共室内3D场景重建数据集（如ScanNet、ScanNet++和ARKitScenes），提供高保真度的视频扫描和对象级别的3D注释。
- 问题-答案对生成：基于数据集中的元信息和问题模板自动生成问题-答案对，同时对路线规划任务进行人工标注。
- 质量控制：实施人工审核流程，确保问题清晰无歧义，对错误或模糊的问题进行溯源和修正。
- 模型评估：在零样本设置下评估多种视频支持的MLLMs，采用精确匹配和模糊匹配作为主要评价指标。
- 性能指标：对于多项选择题（MCA）任务使用准确度（ACC），对于数值答案（NA）任务引入新的度量标准——平均相对准确度（MRA）。
- 认知图生成：提示MLLMs预测视频中对象的中心位置，生成认知图，评估模型的内部空间表示和记忆能力。
如何运行 VSI-Bench
安装
conda create --name vsibench python=3.10
conda activate vsibench
git clone git@github.com:vision-x-nyu/thinking-in-space.git
cd thinking-in-space
git submodule update --init --recursive
cd transformers && pip install -e . && cd ..
pip install -e .
pip install s2wrapper@git+https://github.com/bfshi/scaling_on_scales
pip install deepspeed
评估
bash evaluate_all_in_one.sh --model all --num_processes 8 --benchmark vsibench
资源
- 项目官网：https://vision-x-nyu.github.io/thinking-in-space
- GitHub 仓库：https://github.com/vision-x-nyu/thinking-in-space
- HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/datasets/nyu-visionx/VSI-Bench
- arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.14171
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