MM-CamObj数据集：由上海交通大学创建，增强现有多模态大语言模型在伪装场景中能力

2024-09-24 ，由上海交通大学创建：MM-CamObj 数据集。用来增强现有大型视觉语言模型（ LVLM ）在伪装对象场景中的能力。数据集包括两个子集： CamObj-Align 和 CamObj-Instruct，分别用于 LVLM 训练的对齐和指令调整阶段。

 

一、背景：

在自然界中，动物使用各种巧妙的伪装技术来隐藏自己，避免被捕食者发现。由于这些伪装方法通常非常复杂，因此准确理解伪装场景和识别伪装物体是一项具有挑战性的任务。

多模态大语言模型（LVLMs） 在自动驾驶、医疗成像等领域取得了显著进展，但在复杂场景中，尤其是涉及伪装对象的场景中，它们仍面临挑战。这主要是由于训练数据集中缺乏与伪装场景相关的样本。

目前遇到的困难和挑战

1. 伪装对象的挑战：伪装对象与周围环境在纹理、形状和颜色上的高度相似性，使得任务变得复杂。

2. 现有数据集的局限性：现有的开源模型在理解伪装对象场景方面存在不足。

 

数据集地址：MM-CamObj|视觉语言模型数据集|伪装对象识别数据集

 

二、让我们一起来看下MM-CamObj数据集

数据集构建：

1. 样本收集：收集11,393张与伪装场景相关的图片。

2. 详细注释：每个样本包括问题和答案，以及详细的注释，如问题类型、难度级别、知识概念和答案解释。

3. 任务设计：设计了七个核心任务：Easy VQA、Hard VQA、Bbox Location、Image Caption、Count Choice、Mask Match和Mask TF。

4. 数据集分割：CamObj-Align：11,363个图文对，CamObj-Instruct：11,363张图片与68,849个对话

 

数据集特点：

1. 多任务：同时提供七个核心任务，覆盖不同类型的教育评估。

2. 高质量：通过人工筛选和评估，确保样本的质量和相关性。

3. 多学科：覆盖多个不同的学科，包括动物、植物、昆虫等。

 

三、让我们展望一下数据集的应用

比如，我是一个多模态大语言模型的工作者。

我的工作中需要确保模型在处理伪装对象场景时既准确又有效。但这个任务非常复杂，需要理解场景的具体问题，并提供有效的解决方案。

当我使用了 MM-CamObj ， 它可真是帮了我的大忙！

我告诉它：“嘿，给我评估一下这个伪装对象场景，要确保它符合复杂场景的处理要求，并且能够提高模型性能。” 没过多久，它就给了我一个详细的评估报告。我一看，它不仅评估了场景的知识概念，还预测了难度级别，并且给出了答案解释。

我指着报告说：“你看，这个问题涉及到伪装动物的识别，难度级别是中等的。”

然后，我又指向另一个问题：“这里呢，是一个高难度的伪装植物问题，涉及到植物学的知识概念。”

最后，我给它一个复杂场景：“给我生成一个关于伪装昆虫的定位问题，要求难度较高。” 它生成了一个关于昆虫在自然场景中定位的问题，需要模型进行深入分析和识别。

不得不说，有了MM-CamObj，让模型在处理伪装对象场景时变得简单明了，让我的工作轻松多了。秋高气爽，不用加班，可以出去走走了。

 

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