arXiv · cs.CL· Jasin Cekinmez·· 18 天前AI 评分37
OccludeBench：VLM 能否找出图像中缺失的东西？
OccludeBench: Can VLMs Find What's Missing?
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Jasin Cekinmez
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13790v1
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AI 导读
研究者推出 OccludeBench，一个用于从视觉线索中恢复完全遮挡物体的手动标注 benchmark，区分直接线索与场景推断两类。五个 VLM 在直接案例上平均准确率 42.7%，低于推断案例的 62.7%，存在 20.0 个百分点差距；人类则达 63.4% 与 68.5%，无显著差距。诊断显示模型从全图投影中恢复物体是瓶颈，而“先补全再验证”的干预可将差距降至统计上不显著。
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