发布 MVTamperBenchEnd 数据集, 应用在 视觉-语言模型、对抗性篡改 领域

本次发布的数据集 MVTamperBenchEnd, MVTamperBenchEnd是一个用于评估视觉-语言模型（VLMs）在对抗性视频篡改效果下鲁棒性的基准测试数据集。该数据集基于MVBench数据集，通过四种篡改技术（掩码、重复、旋转、替换）进行扩展，最终包含17,435个视频。数据集涵盖了多种场景和内容，确保了对模型的全面评估。数据集包含来自多个来源的视频，如STAR、PAXION、Moments in Time (MiT) V1等，每个来源都提供了独特的场景和内容。数据集的设计具有模块化、可扩展性和可重复性，支持自定义篡改参数，并与VLMEvalKit完全兼容，便于进行篡改鲁棒性评估。

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