Zespół badawczy zaprezentował pełny workflow do ewaluacji multimodalnych modeli wizyjnych przy użyciu benchmarku PerceptionBench, który mierzy zdolności percepcji wzrokowej w siedmiu kluczowych zadaniach. Benchmark obejmuje OCR, liczenie obiektów, lokalizację elementów, rozumowanie kontekstowe, porównywanie obrazów, zrozumienie głębokości i wykrywanie halucynacji. Całe opracowanie jest gotowe do wdrożenia w środowisku Colab z pełną dokumentacją procesu.
Metodologia obejmuje wieloetapową strategię ładowania danych ze streaming i pobieraniem zrównoważonego podzbioru, dekodowaniem obrazów zakodowanych w base64 oraz normalizacją przykładów do spójnego formatu. Autorzy zbudowali ujednolicone narzędzie do ewaluacji, które wspiera zarówno modele baseline, interfejsy kompatybilne z OpenAI, jak i lokalne modele vision-language z Hugging Face.
Systemem oceniającym jest kombinacja reguł opartych na logice oraz opcjonalnego wsparcia LLM do bardziej zaawansowanego oceniania. Workflow umożliwia obliczenie przedziałów ufności bootstrap, analizę wydajności w podziale na stopnie trudności oraz porównanie profili umiejętności z dołączonym rankingiem. Wszystkie wyniki predykcji i raporty są eksportowane w reproducible formie, co czyni to rozwiązanie wartościowym dla badaczy pracujących nad multimodalnymi modelami widzenia.