Video-3D-LLM项目中ScanQA评估脚本问题解析
在Video-3D-LLM这个结合3D视觉与语言模型的项目中，评估模块是验证模型性能的关键环节。近期有开发者在使用eval_scanqa.py脚本进行ScanQA任务评估时遇到了数据格式不匹配的问题，这反映了项目在数据处理流程中存在需要优化的地方。
问题的核心在于评估脚本期望的输入数据格式与实际提供的数据存在差异。具体表现为：
- 评估脚本原本设计从metadata字段中读取answers信息，但实际数据文件中并未包含这个字段
- 开发者发现答案信息实际上存储在conversations数组的最后一个元素中
- 评估指标计算模块（如CIDEr）需要的是经过分词处理的文本，而原始数据提供的是自然语言文本
这种数据格式的不一致会导致评估过程无法正常进行。项目维护者随后更新了处理后的ScanQA数据文件，解决了这个问题。
这个问题给我们的启示是：
在构建多模态评估系统时，需要特别注意：
- 数据预处理阶段要保持格式一致性
- 评估指标的计算输入要求需要明确文档化
- 关键数据字段的缺失应该有明确的错误提示
对于类似项目的开发者，建议：
- 在数据处理流程中加入格式验证步骤
- 为评估脚本添加输入数据检查机制
- 提供详细的数据格式说明文档
这个问题也反映了多模态项目中常见的数据对齐挑战。当结合3D场景理解和自然语言处理时，不同模块对数据格式的要求可能存在差异，需要在系统设计阶段就做好统一规划。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
