中科院人工智能研究所、南京大学、香港科技大学、南洋理工大学、中科院大学、松鼠AI和Meta AI的研究人员推出多模态大语言模型基准MME-RealWorld，在现实世界高分辨率场景下的性能评估。简单来说，就是研究当这些智能模型面对真实世界中的复杂图像和问题时，它们的表现如何。
- 项目主页：https://mme-realworld.github.io/home_page.html
- GitHub：https://github.com/yfzhang114/MME-RealWorld
- 数据：https://huggingface.co/datasets/yifanzhang114/MME-RealWorld
例如，你有一个智能助手，它可以读懂图片中的内容，比如交通信号、路标、或者漫画书中的对话。但是，如果这张图片非常复杂，或者分辨率非常高，智能助手是否还能准确地理解并回答关于图片的问题呢？这篇论文就是来测试这些智能助手在面对这类挑战时的能力。
主要功能：
- 评估MLLMs在处理真实世界图像和相关问题时的性能。
- 收集和注释大量的高分辨率图像，以确保评估的准确性和难度。
主要特点：
- 大规模数据集：论文中提到了超过13,366张经过筛选的高质量图像，用于构建问题和答案对。
- 高分辨率：图像平均分辨率达到2000×1500，远高于以往的基准测试。
- 多任务评估：涵盖43个子任务，横跨5个真实世界场景，包括自动驾驶、遥感图像分析等。
- 人工注释：由专业注释者和MLLMs专家共同完成，确保数据质量和任务难度。
工作原理：
- 数据收集：从公共数据集和互联网上收集超过300K的图像。
- 图像筛选和注释：由专业团队筛选出高质量的图像，并进行详细的注释。
- 问题构建：为每张图像构建问题和多个选项，包括正确答案和其他类似但错误的答案。
- 模型评估：使用这些数据对MLLMs进行测试，看它们能否准确选择正确答案。
具体应用场景：
- 自动驾驶：帮助车辆理解交通信号、行人意图和周围车辆的行为。
- 遥感图像分析：在农业、地质调查或环境监测中，分析卫星图像以识别和计数对象。
- 视频监控：在安全监控中，识别和跟踪视频中的对象，预测它们的行为。
- 图表理解：在金融分析中，理解复杂的图表和表格数据，提供决策支持。
总的来说，这篇论文通过创建一个具有挑战性的基准测试，推动了对多模态大型语言模型在现实世界应用中的理解和改进。
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