SEED-Bench-H 是对之前 SEED-Bench 系列(SEED-Bench、SEED-Bench-2、SEED-Bench-2-Plus)的全面整合,并增加了额外的评估维度。它包含 28K 个具有精确人工标注的多项选择题,涵盖 34 个维度,包括对文本和图像生成的评估。
SEED-Bench-2-Plus 包含 2.3K 个具有精确人工标注的多项选择题,涵盖三大类别:图表、地图和网络,每个类别都涵盖了现实世界中广泛的富文本场景。
SEED-Bench-2 包含 24K 个具有准确人工标注的多项选择题,涵盖 27 个维度,包括对文本和图像生成的评估。
SEED-Bench-1 包含 19K 个具有准确人工标注的多项选择题,涵盖 12 个评估维度,包括空间和时间理解。
[2024.7.11] SEED-Bench-H、SEED-Bench-2-Plus、SEED-Bench-2 和 SEED-Bench-1 数据在 ModelScope 上发布,感谢 ModelScope 社区。
[2024.6.18] SEED-Bench-2 现可在 VLMEvalKit 上评估,感谢 kennymckormick。
[2024.5.30] 我们发布了 SEED-Bench-H,这是对之前 SEED-Bench 系列(SEED-Bench、SEED-Bench-2、SEED-Bench-2-Plus)的全面整合,并增加了额外的评估维度。额外的评估维度包括图像到 Latex、视觉故事理解、少样本分割、少样本关键点、少样本深度和少样本目标检测。详情请参阅 SEED-Bench-H。相应的数据集发布在 SEED-Bench-H。
[2024.5.25] SEED-Bench-2-Plus 现可在 VLMEvalKit 上评估,感谢 kennymckormick。
[2024.4.26] 我们很高兴宣布发布 SEED-Bench-2-Plus,这是一个专门为富文本视觉理解设计的基准测试。相应的数据集发布在 SEED-Bench-2-Plus。
[2024.4.23] 我们很高兴分享 Gemini-Vision-Pro 和 Claude-3-Opus 在 SEED-Bench-1 和 SEED-Bench-2 上的全面评估结果。您可以在 SEED-Bench 排行榜 上查看详细性能。请注意,对于 Gemini-Vision-Pro,我们仅报告模型在任务中至少 50% 有效数据响应时的任务性能。
[2024.2.27] SEED-Bench 被 CVPR 2024 接收。
[2023.12.18] 我们已放置 GPT-4v 在 SEED-Bench-1 和 SEED-Bench-2 上的全面评估结果。这些结果可在 GPT-4V for SEED-Bench-1 和 GPT-4V for SEED-Bench-2 查看。如果您感兴趣,欢迎查看。
[2023.12.4] 我们已更新 SEED-Bench-2 的 SEED-Bench 排行榜。此外,我们还更新了 GPT-4v 在 SEED-Bench-1 和 SEED-Bench-2 上的评估结果。如果您感兴趣,请访问 SEED-Bench 排行榜 了解更多详情。
[2023.11.30] 我们已更新 SEED-Bench-v1 JSON(手动筛选视频的多项选择题)并提供相应的视频帧以便更容易测试。请参阅 SEED-Bench 了解更多信息。
[2023.11.27] SEED-Bench-2 发布!数据和评估代码现已可用。
[2023.9.9] 我们正在积极寻找自我激励的实习生。如果您感兴趣,请随时联系我们。
[2023.8.16] SEED-Bench 排行榜 发布!您现在可以上传您的模型结果。
[2023.7.30] SEED-Bench 发布!数据和评估代码现已可用。
欢迎访问 SEED-Bench 排行榜!
您现在可以在 SEED-Bench 排行榜 上提交您的模型结果。您可以使用我们的评估代码来获取 'results' 文件夹中的 'results.json',如下所示。
python eval.py --model instruct_blip --anno_path SEED-Bench.json --output-dir results --task all
然后您可以在 SEED-Bench 排行榜 上上传 'results.json'。
提交后,请按刷新按钮获取最新结果。
您可以从 HuggingFace 仓库下载 SEED-Bench 发布的数据:SEED-Bench、SEED-Bench-2、SEED-Bench-2-Plus 和 SEED-Bench-H。 此外,您可以从ModelScope下载数据。 数据准备请参考DATASET.md。
请参考INSTALL.md。
请参考EVALUATION.md。
SEED-Bench在Apache License Version 2.0下发布。
数据来源:来自互联网的CC-BY许可下的数据。
如果您认为任何数据侵犯了您的权利,请与我们联系,我们将删除它。
数据来源:
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对于SEED-Bench-1的图像,我们使用来自Conceptual Captions数据集(https://ai.google.com/research/ConceptualCaptions/)的数据, 遵循其许可证(https://github.com/google-research-datasets/conceptual-captions/blob/master/LICENSE)。 腾讯不拥有这些图像的版权,版权属于Conceptual Captions数据集的原始所有者。
对于SEED-Bench-1的视频,我们使用来自Something-Something v2(https://developer.qualcomm.com/software/ai-datasets/something-something), Epic-kitchen 100(https://epic-kitchens.github.io/2023)和 Breakfast(https://serre-lab.clps.brown.edu/resource/breakfast-actions-dataset/)的数据。我们只提供视频名称。请在他们的官方网站下载它们。
如果您发现这个仓库有用,请考虑引用它:
@article{li2024seed2plus,
title={SEED-Bench-2-Plus: Benchmarking Multimodal Large Language Models with Text-Rich Visual Comprehension},
author={Li, Bohao and Ge, Yuying and Chen, Yi and Ge, Yixiao and Zhang, Ruimao and Shan, Ying},
journal={arXiv preprint arXiv:2404.16790},
year={2024}
}
@article{li2023seed2,
title={SEED-Bench-2: Benchmarking Multimodal Large Language Models},
author={Li, Bohao and Ge, Yuying and Ge, Yixiao and Wang, Guangzhi and Wang, Rui and Zhang, Ruimao and Shan, Ying},
journal={arXiv preprint arXiv:2311.17092},
year={2023}
}
@article{li2023seed,
title={Seed-bench: Benchmarking multimodal llms with generative comprehension},
author={Li, Bohao and Wang, Rui and Wang, Guangzhi and Ge, Yuying and Ge, Yixiao and Shan, Ying},
journal={arXiv preprint arXiv:2307.16125},
year={2023}
}
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