arXiv · AI· S M Rayeed, Qian Ma, Charles V. Stewart, Yao Ma·· 8 小时前AI 评分26
Bio-VQA：评估视觉语言模型在生物学视觉理解中的边界
How Finely Can Vision-Language Models See Biology? Bio-VQA: A Benchmark for Taxonomic, Morphological, Spatial and Individual Reasoning
AI 导读
研究发布Bio-VQA，包含来自11个数据集的186万道问题和21.7万张图片，涵盖分类学、空间等四个维度，用于测试视觉语言模型在生物学领域的表现。 评估显示，表现最佳的模型在处理2至10个个体的计数任务时准确率为41.7%，其在分类学任务上的准确率从门级别的0.72降至学名级别的0.12，且增加参数量主要改善粗粒度的分类能力。
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