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OccludeBench基准发布：VLM遮挡物体推理存短板

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AI 综述

研究团队发布 OccludeBench 基准，用于测试视觉语言模型（VLM）从残留视觉线索中还原被完全遮挡物体的能力。测试显示，五款 VLM 在直接线索题上平均准确率为 42.7%，在需要推理的题目上为 62.7%，两者相差 20.0 个百分点；人类在这两类题上的准确率分别为 63.4% 和 68.5%，没有显著差距。

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最新进展10月12日 12:00

OccludeBench：VLM 能否找出图像中缺失的物体？

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10月12日

12:00
arXiv cs.CL
OccludeBench：VLM 能否找出图像中缺失的物体？
研究团队推出 OccludeBench 基准，用于测试视觉语言模型（VLM）从残留视觉线索中还原被完全遮挡物体的能力。五款 VLM 在直接线索题上平均准确率 42.7%，在推理题上为 62.7%，相差 20.0 个百分点；人类则分别为 63.4% 和 68.5%，无显著差距。

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