[논문리뷰] Rethinking Composed Image Retrieval Evaluation: A Fine-Grained Benchmark from Image Editing기존 Composed Image Retrieval (CIR) 벤치마크의 한계, 즉 제한된 쿼리 범주, 실제 시나리오의 다양성 부족, 모호한 범주 정의, 모달리티 편향 등을 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Composed Image Retrieval#Fine-Grained Evaluation#Image Editing#Benchmark#Multimodal LLM#Synthetic Data#Compositional Reasoning2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LEGO-Eval: Towards Fine-Grained Evaluation on Synthesizing 3D Embodied Environments with Tool Augmentation대규모 언어 모델(LLMs)로 생성된 3D 장면이 현실적인 공간 레이아웃과 객체 속성을 제대로 반영하지 못하는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#3D Scene Synthesis#Fine-Grained Evaluation#Tool-Augmented LLMs#Embodied AI#Vision-Language Models#Benchmark#Multi-Hop Grounding2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중