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# POPE
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## 概述
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POPE（Polling-based Object Probing Evaluation）是一个专门用于评估大视觉语言模型（LVLMs）中物体幻觉现象的基准测试。它通过是非题（yes/no questions）来检验模型能否准确识别图像中存在的物体。
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## 任务描述
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- **任务类型**：物体幻觉检测（是非问答）
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- **输入**：图像 + 问题 “图像中是否有 [物体]？”
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- **输出**：YES 或 NO
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- **重点**：衡量准确率与幻觉率
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## 核心特性
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- 三种采样策略：随机（random）、热门（popular）、对抗（adversarial）
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- 测试模型对不存在物体的错误肯定（即幻觉）
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- 基于 MSCOCO 图像构建
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- 采用简单的是非题格式，便于客观评估
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- 衡量模型回答与视觉内容的一致性
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## 评估说明
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- 默认配置使用 **0-shot** 评估
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- 五个指标：准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）、F1 分数（F1 score）、yes_ratio
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- F1 分数为主要聚合指标
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- 包含三个子集：`popular`、`adversarial`、`random`
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- `popular` 和 `adversarial` 子集更具挑战性
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- yes_ratio 反映模型倾向于回答 “yes” 的程度
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## 属性
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| 属性 | 值 |
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| **基准测试名称** | `pope` |
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| **数据集ID** | [lmms-lab/POPE](https://modelscope.cn/datasets/lmms-lab/POPE/summary) |
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| **论文** | N/A |
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| **标签** | `Hallucination`, `MultiModal`, `Yes/No` |
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| **指标** | `accuracy`, `precision`, `recall`, `f1_score`, `yes_ratio` |
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| **默认示例数量** | 0-shot |
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| **评估划分** | `N/A` |
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| **聚合方式** | `f1` |
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## 数据统计
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| 指标 | 值 |
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| 总样本数 | 9,000 |
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| 提示词长度（平均） | 79.4 字符 |
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| 提示词长度（最小/最大） | 75 / 87 字符 |
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**各子集统计数据：**
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| 子集 | 样本数 | 提示词平均长度 | 提示词最小长度 | 提示词最大长度 |
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|--------|---------|-------------|------------|------------|
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| `popular` | 3,000 | 79.27 | 75 | 87 |
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| `adversarial` | 3,000 | 79.36 | 75 | 87 |
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| `random` | 3,000 | 79.59 | 75 | 87 |
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**图像统计信息：**
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| 指标 | 值 |
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|--------|-------|
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| 总图像数 | 9,000 |
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| 每样本图像数 | 最小: 1, 最大: 1, 平均: 1 |
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| 分辨率范围 | 500x243 - 640x640 |
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| 格式 | jpeg |
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## 样例示例
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**子集**: `popular`
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```json
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{
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"input": [
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{
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"id": "8847a5a3",
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"content": [
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{
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"text": "Is there a snowboard in the image?\nPlease answer YES or NO without an explanation."
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},
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{
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"image": "[BASE64_IMAGE: png, ~87.2KB]"
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}
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]
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}
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],
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"target": "YES",
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"id": 0,
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"group_id": 0,
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"metadata": {
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"id": "3000",
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"answer": "YES",
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"category": "popular",
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"question_id": "1"
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}
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}
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```
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## 提示模板
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**提示模板：**
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```text
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{question}
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Please answer YES or NO without an explanation.
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```
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## 使用方法
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### 使用 CLI
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```bash
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evalscope eval \
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--model YOUR_MODEL \
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--api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
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--api-key EMPTY_TOKEN \
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--datasets pope \
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--limit 10 # 正式评估时请删除此行
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```
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### 使用 Python
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```python
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from evalscope import run_task
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from evalscope.config import TaskConfig
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task_cfg = TaskConfig(
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model='YOUR_MODEL',
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api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
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||
api_key='EMPTY_TOKEN',
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datasets=['pope'],
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dataset_args={
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'pope': {
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# subset_list: ['popular', 'adversarial', 'random'] # 可选，用于评估特定子集
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}
|
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},
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limit=10, # 正式评估时请删除此行
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)
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run_task(task_cfg=task_cfg)
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``` |