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RefCOCO

概述

RefCOCO 是一个用于训练和评估指代表达理解（Referring Expression Comprehension, REC）模型的数据集。它包含图像、目标物体的边界框，以及用自然语言自由形式描述 MSCOCO 图像中特定目标的表达。

任务描述

• 任务类型：指代表达理解 / 图像描述生成
• 输入：图像（含可视化）+ 指代表达
• 输出：边界框坐标或描述文本
• 领域：视觉定位、目标定位、图像理解

主要特性

• 通过 Amazon Mechanical Turk 标注创建
• 支持三种评估模式：
  • bbox：带边界框可视化的图像描述任务
  • seg：带分割掩码可视化的图像描述任务
  • bbox_rec：定位任务 —— 输出归一化的边界框坐标
• 表达式在复杂场景中唯一标识目标对象
• 包含多个子集：test、val、testA、testB

评估说明

• 通过 eval_mode 参数配置评估模式
• 提供多种指标进行综合评估：
  • 定位任务：IoU、ACC@0.1/0.3/0.5/0.7/0.9、Center_ACC
  • 描述生成任务：BLEU (1-4)、METEOR、ROUGE_L、CIDEr
• 边界框以归一化坐标输出：[x1/W, y1/H, x2/W, y2/H]
• 描述生成指标需依赖 pycocoevalcap 库

属性

属性	值
基准测试名称	refcoco
数据集ID	lmms-lab/RefCOCO
论文	N/A
标签	Grounding, ImageCaptioning, Knowledge, MultiModal
指标	IoU, ACC@0.1, ACC@0.3, ACC@0.5, ACC@0.7, ACC@0.9, Center_ACC, Bleu_1, Bleu_2, Bleu_3, Bleu_4, METEOR, ROUGE_L, CIDEr
默认示例数量	0-shot
评估划分	N/A

数据统计

指标	值
总样本数	17,596
提示词长度（平均）	146 字符
提示词长度（最小/最大）	146 / 146 字符

各子集统计信息：

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
test	5,000	146	146	146
val	8,811	146	146	146
testA	1,975	146	146	146
testB	1,810	146	146	146

图像统计信息：

指标	值
总图像数	13,785
每样本图像数	最小: 1, 最大: 1, 平均: 1
分辨率范围	300x176 - 640x640
格式	jpeg

样例示例

子集: test

{
  "input": [
    {
      "id": "53a494fc",
      "content": [
        {
          "text": "Please carefully observe the area circled in the image and come up with a caption for the area.\nAnswer the question using a single word or phrase."
        },
        {
          "image": "[BASE64_IMAGE: jpeg, ~57.6KB]"
        }
      ]
    }
  ],
  "target": "['guy petting elephant', 'foremost person', 'green shirt']",
  "id": 0,
  "group_id": 0,
  "metadata": {
    "question_id": "469306",
    "iscrowd": 0,
    "file_name": "COCO_train2014_000000296747_0.jpg",
    "answer": [
      "guy petting elephant",
      "foremost person",
      "green shirt"
    ],
    "original_bbox": [
      59.04999923706055,
      93.23999786376953,
      375.0199890136719,
      362.5799865722656
    ],
    "bbox": [],
    "eval_mode": "bbox"
  }
}

提示模板

未定义提示模板。

额外参数

参数	类型	默认值	描述
eval_mode	str	bbox	控制 RefCOCO 使用的评估模式。bbox：图像描述任务，可视化原始图像与边界框；seg：图像描述任务，可视化原始图像与分割掩码；bbox_rec：定位任务，识别边界框坐标。可选值：['bbox', 'seg', 'bbox_rec']

使用方法

使用 CLI

evalscope eval \
    --model YOUR_MODEL \
    --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
    --api-key EMPTY_TOKEN \
    --datasets refcoco \
    --limit 10  # 正式评估时请移除此行

使用 Python

from evalscope import run_task
from evalscope.config import TaskConfig

task_cfg = TaskConfig(
    model='YOUR_MODEL',
    api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
    api_key='EMPTY_TOKEN',
    datasets=['refcoco'],
    dataset_args={
        'refcoco': {
            # subset_list: ['test', 'val', 'testA']  # 可选，评估指定子集
            # extra_params: {}  # 使用默认额外参数
        }
    },
    limit=10,  # 正式评估时请移除此行
)

run_task(task_cfg=task_cfg)