3DBench: A Scalable 3D Benchmark and Instruction-Tuning Dataset

📄 arXiv: 2404.14678v1 📥 PDF

作者: Junjie Zhang, Tianci Hu, Xiaoshui Huang, Yongshun Gong, Dan Zeng

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-23

💡 一句话要点

提出3DBench以解决多模态大语言模型评估不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 3D基准测试 指令调优 空间理解 数据集构建 评估方法 机器人感知

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型评估方法主要依赖分类和描述任务，无法全面分析模型的空间理解能力。
  2. 本文提出了3DBench，一个可扩展的3D基准测试平台，结合大规模指令调优数据集，支持多种多模态任务的评估。
  3. 实验结果表明，3DBench在评估流行的MLLMs方面表现优越，提供了对当前研究局限性的深刻洞察。

📝 摘要（中文）

评估多模态大语言模型（MLLMs）在点云和语言整合方面的性能面临重大挑战，现有评估方法主要依赖分类和描述任务，无法全面评估模型的空间理解和表达能力。为此，本文提出了一个可扩展的3D基准测试平台3DBench，并配备大规模的指令调优数据集，涵盖从物体级到场景级的多种空间和语义尺度，解决感知和规划任务。通过严格的实验，验证了3DBench在评估当前流行的MLLMs方面的优越性，并提供了对现有局限性和未来研究方向的深入见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型（MLLMs）在点云和语言整合方面的评估不足，现有方法无法全面评估模型的空间理解和表达能力。

核心思路：提出3DBench基准测试平台，结合大规模指令调优数据集，涵盖多种空间和语义尺度，支持全面的模型评估。

技术框架：整体架构包括基准测试模块和数据集生成模块，前者负责评估模型性能，后者自动构建多模态任务的数据集。

关键创新：3DBench的创新在于其可扩展性和全面性，能够覆盖从物体级到场景级的多种任务，显著提升了评估的深度和广度。

关键设计：在数据集构建中，采用了超过23万对问答对，涵盖10种多模态任务，确保了数据的多样性和代表性。实验中使用了多种训练协议，验证了模型在不同条件下的表现。

📊 实验亮点

实验结果显示，3DBench在评估流行的多模态大语言模型时，性能显著优于现有数据集，提供了更全面的评估视角，揭示了模型在空间理解和表达能力方面的潜在不足。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人感知、自动驾驶、虚拟现实等，能够为多模态大语言模型的开发和优化提供重要的评估标准和数据支持，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Evaluating the performance of Multi-modal Large Language Models (MLLMs), integrating both point cloud and language, presents significant challenges. The lack of a comprehensive assessment hampers determining whether these models truly represent advancements, thereby impeding further progress in the field. Current evaluations heavily rely on classification and caption tasks, falling short in providing a thorough assessment of MLLMs. A pressing need exists for a more sophisticated evaluation method capable of thoroughly analyzing the spatial understanding and expressive capabilities of these models. To address these issues, we introduce a scalable 3D benchmark, accompanied by a large-scale instruction-tuning dataset known as 3DBench, providing an extensible platform for a comprehensive evaluation of MLLMs. Specifically, we establish the benchmark that spans a wide range of spatial and semantic scales, from object-level to scene-level, addressing both perception and planning tasks. Furthermore, we present a rigorous pipeline for automatically constructing scalable 3D instruction-tuning datasets, covering 10 diverse multi-modal tasks with more than 0.23 million QA pairs generated in total. Thorough experiments evaluating trending MLLMs, comparisons against existing datasets, and variations of training protocols demonstrate the superiority of 3DBench, offering valuable insights into current limitations and potential research directions.