論文の概要: K9-Bench: Evaluating Multimodal LLMs on Canine-Centric Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.02680v1
• Date: Thu, 02 Jul 2026 18:23:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.39014
• Title: K9-Bench: Evaluating Multimodal LLMs on Canine-Centric Videos
• Title（参考訳）: K9-Bench: 犬中心ビデオにおけるマルチモーダルLCMの評価
• Authors: Khush Attarde, Yusuf Ali, Megha Thukral, Divye Bhutani, Thomas Ploetz, Zsolt Kira,
• Abstract要約: K9-Benchは、実世界のドッグビデオに焦点を当てた、新しいベンチマークである。 犬中心のビデオを自動的にWebからマイニングする,スケーラブルなVLM/LLMベースのデータ生成パイプラインを提案する。 我々は、データセットキュレーション中にVLMが導入したバイアスを排除するために、バイアス軽減戦略を実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.300198465747044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: MLLMs have shown strong zero-shot capabilities across diverse inputs such as across images, video, audio, and text. A crucial, yet underexplored, application of these models lies in understanding and modeling animal-centric scenarios. As animals are integral to millions of households, benchmarking next-generation AI models on pet-focused tasks, ranging from recognizing distress signals to enabling responsive robotic companions, is essential for building AI systems that can work alongside us. We introduce K9-Bench, a novel benchmark focused on real-world domestic dog videos, specifically targeting canine action and interaction understanding via approximately 5000 question-answer pairs across 907 videos spanning 5 distinct task categories that test long-form, canine-centric multimodal reasoning in MLLMs. To create this dataset, we propose a scalable, VLM/LLM-powered data generation pipeline that automatically mines canine-centric videos from the web and curates QA pairs requiring fine-grained, multi-hop reasoning over canine actions and temporally extended interaction sequences. We implement bias mitigation strategies designed to eliminate biases introduced by VLMs during dataset curation. Through extensive experimentation, we find that frontier MLLMs exhibit limited zero-shot performance on canine-centric tasks: although state-of-the-art closed-source models outperform open-source counterparts, they still struggle with compositional reasoning over subtle posture and interaction cues spread over long horizons. We observe that generic chain-of-thought prompting provides only modest performance for such long-horizon reasoning. Beyond a novel dataset for canine activity analysis, K9-Bench provides a general-purpose dataset construction pipeline that can be adapted to other low-data domains for quantitative analysis. Our project website is available at: https://ogmenrobotics.github.io/K9Bench.
• Abstract（参考訳）: MLLMは画像、ビデオ、オーディオ、テキストなど多様な入力にまたがる強力なゼロショット機能を示している。 これらのモデルの重要かつ過小評価されている応用は、動物中心のシナリオを理解し、モデル化することにある。 動物は何百万もの家庭に不可欠なので、ペットに焦点を当てたタスクで次世代AIモデルをベンチマークする。 我々はK9-Benchを紹介した。K9-Benchは、実世界の犬ビデオに焦点を当てた新しいベンチマークで、犬行動と相互作用の理解を、MLLMの長めの犬中心のマルチモーダル推論をテストする5つのタスクカテゴリにまたがる約5000の質問応答ペアを用いて、特にターゲットとしている。 このデータセットを作成するために、VLM/LLMを利用したスケーラブルなデータ生成パイプラインを提案し、Webから犬中心のビデオを自動的にマイニングし、犬行動と時間的に拡張されたインタラクションシーケンスに対して、細粒度でマルチホップな推論を必要とするQAペアをキュレートする。 我々は、データセットキュレーション中にVLMが導入したバイアスを排除するために、バイアス軽減戦略を実装した。 最先端のクローズドソースモデルはオープンソースモデルよりも優れているが、それでも微妙な姿勢や相互作用の手がかりが長い地平線を越えて広がるという構成的推論に苦慮している。 我々は、このような長い水平推論に対して、ジェネリック・チェーン・オブ・シークレット・プロンプトは控えめな性能しか提供しないのを観察する。 犬の活動分析のための新しいデータセットの他に、K9-Benchは、定量分析のために他の低データドメインに適応可能な汎用データセット構築パイプラインを提供する。 プロジェクトのWebサイトは、https://ogmenrobotics.github.io/K9Bench.comで公開されている。

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