EmbSpatial-Bench#

概述#

EmbSpatial-Bench 是一个用于评估大视觉语言模型（LVLMs）具身空间理解能力的基准测试。该基准测试从具身场景中自动构建，涵盖从第一人称视角出发的 6 种空间关系：close（近）、far（远）、above（上）、under（下）、left（左）和 right（右）。

任务描述#

任务类型：多项选择视觉问答（VQA）
输入：一张第一人称 RGB 图像 + 一个包含 4 个候选答案的空间推理问题
输出：单个字母（A / B / C / D），标识正确的物体或空间关系
领域：具身人工智能、空间推理（MP3D 和 AI2Thor 环境）

主要特点#

包含 3,640 个人工验证的评测问题，源自两个具身环境（MP3D 和 AI2Thor）
涵盖 6 类空间关系：close、far、above、under、left、right
每个问题需从 4 个选项中选出空间上最准确的答案
旨在揭示当前 LVLM 与合格具身智能之间的差距

评测说明#

默认评测使用 embspatial_bench.json 文件（共 3,640 个样本）
主要指标：准确率（acc）
数据集中答案索引为 0 起始（0 → A，1 → B，2 → C，3 → D）
图像以 JPEG base64 字符串形式存储在 JSON 文件中
子集按 relation 字段组织（6 种空间关系类别）
论文 | GitHub

属性#

属性	值
基准测试名称	`emb_spatial_bench`
数据集ID	evalscope/EmbSpatial-Bench
论文	Paper
标签	`MCQ`, `MultiModal`, `Reasoning`
指标	`acc`
默认示例数	0-shot
评测划分	`test`

数据统计#

指标	值
总样本数	3,640
提示词长度（平均）	369.34 字符
提示词长度（最小/最大）	265 / 490 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
`close`	612	293.54	274	326
`far`	594	292.68	265	326
`above`	596	405.61	360	486
`under`	602	404.35	350	490
`left`	616	408.86	359	486
`right`	620	409.47	352	481

图像统计信息：

指标	值
图像总数	3,640
每样本图像数	最小: 1, 最大: 1, 平均: 1
分辨率范围	300x300 - 1296x968
格式	jpeg

样例示例#

子集: close

{
  "input": [
    {
      "id": "3f406c29",
      "content": [
        {
          "image": "[BASE64_IMAGE: jpeg, ~35.2KB]"
        },
        {
          "text": "Among the listed objects, which one is closest to your current location in the image?\n(A) table\n(B) towel\n(C) door\n(D) basket\nAnswer with only the letter of the correct option. The last line of your response should be of the format: ANSWER: [LETTER] where LETTER is one of A, B, C, D."
        }
      ]
    }
  ],
  "target": "D",
  "id": 0,
  "group_id": 0,
  "subset_key": "close",
  "metadata": {
    "question_id": "mp3d_0",
    "relation": "close",
    "data_source": "mp3d"
  }
}

提示模板#

提示模板：

Answer the following multiple choice question. The last line of your response should be of the following format: 'ANSWER: [LETTER]' (without quotes) where [LETTER] is one of {letters}. Think step by step before answering.

{question}

{choices}

使用方法#

使用 CLI#

evalscope eval \
    --model YOUR_MODEL \
    --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
    --api-key EMPTY_TOKEN \
    --datasets emb_spatial_bench \
    --limit 10  # 正式评测时请删除此行

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=['emb_spatial_bench'],
    dataset_args={
        'emb_spatial_bench': {
            # subset_list: ['close', 'far', 'above']  # 可选，用于评测特定子集
        }
    },
    limit=10,  # 正式评测时请删除此行
)

run_task(task_cfg=task_cfg)