主要观点总结
本文介绍了DeepEval基准，一个用于评估多模态大模型视觉深层语义理解能力的标准数据集。该数据集包含超过1000个样本，每个样本包含一张漫画图片，以及人工标注的图像描述文本、图像标题文本和图像深意文本。文章详细描述了数据集的构建过程，包括图像收集、数据标注、选项生成、子任务组成等。此外，文章还介绍了基于DeepEval基准的实验结果和分析，包括不同模型在图像描述、标题匹配和深意理解任务中的表现，以及模型在特定图像类别中的优缺点、图像表层描述对模型图像深意理解能力的影响、参数数量对模型性能的影响等。文章指出，现有模型在视觉深意理解方面与人类相比仍有显著差距，并希望所提出的数据集和任务能够为AI实现对图像深意的更深理解铺平道路。
关键观点总结
关键观点1: DeepEval数据集构建
包含图像收集、数据标注、选项生成和子任务组成等步骤。数据集包含多个图片类别，每个样本包含一张漫画图片和人工标注的图像描述文本等。
关键观点2: 基于DeepEval的实验结果
包括多模态大模型在图像描述、标题匹配和深意理解任务中的表现。结果显示现有多模态大模型在图像深意理解能力方面与人类存在显著差距。
关键观点3: 分析
通过模型在不同类别图像中的理解能力、图片表层描述对模型图片深意理解能力的影响、参数数量对模型性能的影响等进行分析。结果表明，模型在各类别中对图像描述的理解较为均匀，对图像深意的理解则各有不同。
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来源：PaperWeekly 本文 约3000字 ，建议阅读 5 分钟 本文介绍了多模态大模型能揭示图像背后的深意。 论文题目： Can Large Multimodel Models Uncover Deep Semantics Behind Images? 论文链接： https://arxiv.org/abs/2402.11281v2 Github链接： https://github.com/AnnaYang2020/DeepEval Blogpost链接： https://sites.google.com/view/DeepEval/%E9%A6%96%E9%A0%81 01 研究简介 图像的深意（Deep Semantics of Images）是指超越表面意义的深层内涵，传达更丰富和更深刻的信息，探究图像的本质。理解图像的深层语义是人类高水平智能的表现之一，也是人类从感知智能向认知智能探索的重要途径。然而，过去图片视觉理解的研究主要聚焦于图像的表面信息，如计数、物体属性、关系推理等。此前对深度语义的工作范围有限，往往局限于幽默、讽刺等方面，且缺乏全面深入的探索。 为了填补当前
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