OmniSpatial은 칭화대학교, 상하이 지능연구소, 상하이 인공지능연구소 등 여러 기관에서 2025년에 발표한 파노라마 공간 추론 벤치마크 데이터셋입니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.OmniSpatial: 시각 언어 모델을 위한 포괄적인 공간 추론 벤치마크를 향하여》이는 시각 언어 모델 공간 이해 평가의 격차를 메우는 것을 목표로 합니다.

이 데이터셋은 약 1,533개의 이미지 질의응답 예시를 포함하고 있으며, 공간 추론 과제의 네 가지 주요 범주(동적 추론, 복합 공간 논리, 공간 상호작용, 관점 취하기)와 총 50개의 하위 과제로 구성됩니다. 데이터는 인터넷 이미지, 심리 테스트, 운전면허 시험 문제 등 다양한 출처에서 수집되었습니다. 주석은 품질과 다양성을 보장하기 위해 여러 차례 검토되었습니다. 기존 벤치마크와 달리 OmniSpatial은 템플릿 기반 구성을 지양하고 더욱 현실적이고 복잡합니다. 기본적인 공간 관계(예: 앞뒤, 좌우, 근거리-원거리)를 테스트할 뿐만 아니라 다중 객체 상호작용, 장면 전환, 교차 시점 추론을 강조합니다.

이 데이터셋은 특히 지능형 내비게이션, 증강/가상 현실, 복잡한 장면 이해와 같은 응용 분야에서 대규모 멀티모달 모델의 공간 추론 능력을 훈련하고 평가하는 데 적합합니다. 포괄적이고 도전적인 표준화된 벤치마크 데이터셋입니다.