論文の概要: GSR-BENCH: A Benchmark for Grounded Spatial Reasoning Evaluation via Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13246v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 22:22:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:30:14.687693
• Title: GSR-BENCH: A Benchmark for Grounded Spatial Reasoning Evaluation via Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: GSR-BENCH:マルチモーダルLLMによる地上空間推論評価ベンチマーク
• Authors: Navid Rajabi, Jana Kosecka,
• Abstract要約: 画像中の物体間の空間的関係を理解する能力は、視覚的推論の重要な構成要素である。 我々は、以前リリースされたWhat'sUpデータセットを拡張し、空間関係理解のための新しい包括的評価を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2688425993442696
• License:
• Abstract: The ability to understand and reason about spatial relationships between objects in images is an important component of visual reasoning. This skill rests on the ability to recognize and localize objects of interest and determine their spatial relation. Early vision and language models (VLMs) have been shown to struggle to recognize spatial relations. We extend the previously released What'sUp dataset and propose a novel comprehensive evaluation for spatial relationship understanding that highlights the strengths and weaknesses of 27 different models. In addition to the VLMs evaluated in What'sUp, our extensive evaluation encompasses 3 classes of Multimodal LLMs (MLLMs) that vary in their parameter sizes (ranging from 7B to 110B), training/instruction-tuning methods, and visual resolution to benchmark their performances and scrutinize the scaling laws in this task.
• Abstract（参考訳）: 画像中の物体間の空間的関係を理解する能力は、視覚的推論の重要な構成要素である。 このスキルは、興味のある物体を認識し、その空間的関係を決定する能力に依存している。 初期の視覚と言語モデル(VLM)は空間的関係を認識するのに苦労していることが示されている。 我々は、以前リリースされたWhat'sUpデータセットを拡張し、27種類のモデルの長所と短所を強調する空間関係理解のための新しい総合的な評価を提案する。 What'sUpで評価されたVLMに加えて、パラメータサイズ(7Bから110Bの範囲)、トレーニング/インストラクション-チューニング方法、そしてそれらのパフォーマンスをベンチマークし、このタスクにおけるスケーリング法則を精査する視覚的解像度の3つのクラス(MLLM)を含む広範囲な評価を行った。

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