3DSRBench: un benchmark completo per la ragionamento spaziale in 3D
3DSRBench: A Comprehensive 3D Spatial Reasoning Benchmark
December 10, 2024
Autori: Wufei Ma, Haoyu Chen, Guofeng Zhang, Celso M de Melo, Alan Yuille, Jieneng Chen
cs.AI
Abstract
Il ragionamento spaziale in 3D è la capacità di analizzare e interpretare le posizioni, orientamenti e relazioni spaziali degli oggetti all'interno dello spazio tridimensionale. Questo consente ai modelli di sviluppare una comprensione completa della scena in 3D, consentendo la loro applicabilità a una gamma più ampia di settori, come la navigazione autonoma, la robotica e la RA/RV. Sebbene i grandi modelli multimodali (LMMs) abbiano ottenuto progressi notevoli in una vasta gamma di compiti di comprensione di immagini e video, le loro capacità di eseguire il ragionamento spaziale in 3D su diverse immagini naturali sono meno studiate. In questo lavoro presentiamo il primo benchmark completo di ragionamento spaziale in 3D, 3DSRBench, con 2.772 coppie di domande-risposte visive annotate manualmente su 12 tipi di domande. Conduciamo una valutazione robusta e approfondita delle capacità di ragionamento spaziale in 3D bilanciando la distribuzione dei dati e adottando una nuova strategia di valutazione (FlipEval). Per studiare ulteriormente la robustezza del ragionamento spaziale in 3D rispetto ai punti di vista in 3D della fotocamera, il nostro 3DSRBench include due sottoinsiemi con domande di ragionamento spaziale in 3D su immagini accoppiate con punti di vista comuni e non comuni. Valutiamo una vasta gamma di LMMs open-source e proprietari, mettendo in luce i loro limiti in vari aspetti della consapevolezza in 3D, come altezza, orientamento, posizione e ragionamento multi-oggetto, nonché la loro performance degradata su immagini con punti di vista della fotocamera non comuni. Il nostro 3DSRBench fornisce risultati e approfondimenti preziosi sul futuro sviluppo di LMMs con forti capacità di ragionamento in 3D. La nostra pagina del progetto e il dataset sono disponibili su https://3dsrbench.github.io.
English
3D spatial reasoning is the ability to analyze and interpret the positions,
orientations, and spatial relationships of objects within the 3D space. This
allows models to develop a comprehensive understanding of the 3D scene,
enabling their applicability to a broader range of areas, such as autonomous
navigation, robotics, and AR/VR. While large multi-modal models (LMMs) have
achieved remarkable progress in a wide range of image and video understanding
tasks, their capabilities to perform 3D spatial reasoning on diverse natural
images are less studied. In this work we present the first comprehensive 3D
spatial reasoning benchmark, 3DSRBench, with 2,772 manually annotated visual
question-answer pairs across 12 question types. We conduct robust and thorough
evaluation of 3D spatial reasoning capabilities by balancing the data
distribution and adopting a novel FlipEval strategy. To further study the
robustness of 3D spatial reasoning w.r.t. camera 3D viewpoints, our 3DSRBench
includes two subsets with 3D spatial reasoning questions on paired images with
common and uncommon viewpoints. We benchmark a wide range of open-sourced and
proprietary LMMs, uncovering their limitations in various aspects of 3D
awareness, such as height, orientation, location, and multi-object reasoning,
as well as their degraded performance on images with uncommon camera
viewpoints. Our 3DSRBench provide valuable findings and insights about the
future development of LMMs with strong 3D reasoning capabilities. Our project
page and dataset is available https://3dsrbench.github.io.Summary
AI-Generated Summary
Panoramica dell'Articolo
Lo studio presenta il primo benchmark completo per il ragionamento spaziale in 3D, chiamato 3DSRBench, con 2.772 coppie domanda-risposta visiva annotate manualmente su 12 tipi di domande. Viene evidenziata la limitata consapevolezza in 3D dei modelli LMM su aspetti come altezza, orientamento, posizione e ragionamento multi-oggetto. Il 3DSRBench fornisce importanti risultati e approfondimenti per lo sviluppo futuro di modelli LMM con forti capacità di ragionamento in 3D.
Contributo Principale
- Presentazione del benchmark 3DSRBench per il ragionamento spaziale in 3D.
- Valutazione delle capacità di ragionamento spaziale in 3D dei modelli LMM.
- Analisi della robustezza del ragionamento spaziale in 3D rispetto ai punti di vista della telecamera.
Contesto della Ricerca
- Il benchmark 3DSRBench si posiziona come strumento diagnostico per lo sviluppo di modelli LMM intelligenti spazialmente in 3D.
- Il confronto delle capacità dei modelli LMM su diverse prospettive della telecamera è un aspetto cruciale della ricerca.
Parole Chiave
Ragionamento Spaziale 3D, Modelli di Lingua Multimodale (LMM), Benchmark 3DSRBench, Punti di Vista della Telecamera, Capacità di Ragionamento.
Contesto
Lo studio si concentra sul ragionamento spaziale in 3D e sulle limitate capacità attuali dei modelli LMM in questo ambito. Il benchmark 3DSRBench è stato creato per valutare e migliorare tali capacità.
Lacuna nella Ricerca
- Limitata consapevolezza in 3D dei modelli LMM.
- Ridotta performance su immagini con punti di vista non comuni.
- Necessità di valutare le capacità di ragionamento spaziale 3D dei modelli LMM.
Sfide Tecniche
- Consapevolezza limitata in 3D dei modelli LMM.
- Prestazioni ridotte su punti di vista non comuni.
- Necessità di migliorare le capacità di ragionamento spaziale in 3D.
Approcci Precedenti
- Limitazioni dei modelli LMM nei complessi ragionamenti spaziali 3D.
- Dipendenza da indizi visivi per il ragionamento.
- Necessità di sviluppare modelli con capacità di ragionamento spaziale 3D più avanzate.
Metodologia
Lo studio adotta il benchmark 3DSRBench per valutare le capacità di ragionamento spaziale in 3D dei modelli LMM. Vengono presentati diversi design chiave per abilitare una valutazione robusta in questo contesto.
Fondamenti Teorici
- Utilizzo del benchmark 3DSRBench come base per valutare le capacità di ragionamento spaziale in 3D.
- Approccio FlipEval per la valutazione delle capacità di ragionamento spaziale 3D.
Architettura Tecnica
- Design del benchmark 3DSRBench con domande su altezza, posizione, orientamento e ragionamento multi-oggetto.
- Adozione di CircularEval per una valutazione più robusta.
Dettagli Implementativi
- Utilizzo di immagini reali e sintetiche per valutare le capacità di ragionamento spaziale 3D.
- Analisi sperimentale su vari modelli LMM su 3DSRBench.
Punti di Innovazione
- Introduzione di FlipEval per valutare il ragionamento spaziale 3D.
- Utilizzo di CircularEval per una valutazione più robusta.
- Focus su domande specifiche di ragionamento spaziale in 3D.
Validazione Sperimentale
Lo studio esegue un'analisi sperimentale dettagliata su diversi modelli LMM utilizzando il benchmark 3DSRBench per valutare le loro capacità di ragionamento spaziale in 3D.
Configurazione
- Utilizzo di 2.772 coppie domanda-risposta visiva su 12 tipi di domande.
- Valutazione delle capacità di ragionamento spaziale 3D su immagini con punti di vista comuni e non comuni.
Metriche
- Valutazione delle prestazioni dei modelli LMM su diverse prospettive della telecamera.
- Analisi comparativa delle capacità di ragionamento spaziale 3D dei modelli.
Risultati
- Limitate capacità attuali dei modelli LMM nel ragionamento spaziale 3D.
- Diminuzione significativa delle prestazioni su punti di vista non comuni.
Analisi Comparativa
- Confronto delle prestazioni dei modelli LMM su diverse suddivisioni del benchmark 3DSRBench.
- Importanza della consapevolezza 3D degli encoder visivi sulle capacità di ragionamento spaziale 3D.
Impatto e Implicazioni
Lo studio fornisce importanti conclusioni sull'attuale stato delle capacità di ragionamento spaziale in 3D dei modelli LMM e sulle direzioni future per migliorare tali capacità.
Risultati Chiave
- Limitazioni attuali dei modelli LMM nel ragionamento spaziale 3D.
- Necessità di migliorare la consapevolezza 3D degli encoder visivi.
- Importanza della valutazione su punti di vista comuni e non comuni.
Limitazioni
- Prestazioni limitate dei modelli LMM su punti di vista non comuni.
- Dipendenza da indizi visivi per il ragionamento spaziale 3D.
Futuri Sviluppi
- Miglioramento delle capacità di ragionamento spaziale 3D dei modelli LMM.
- Esplorazione di nuove strategie per affrontare le sfide identificate.
Significato Pratico
- Applicazioni reali dei modelli LMM con capacità avanzate di ragionamento spaziale 3D.
- Utilizzo del benchmark 3DSRBench come strumento di valutazione e sviluppo.
DeepSeek-R1: Incentivizzare la capacità di ragionamento nei LLM tramite Apprendimento per RinforzoDeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via
Reinforcement Learning
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