人类视野的一个基本组成部分是我们解析复杂的视觉场景并判断其组成物体之间的关系的能力。近年来，随着最先进的系统在其中一些基准上达到人类的准确性，近年来，视觉推理的AI基准驱动了快速进步。然而，就样本效率而言，人类和AI系统学习新的视觉推理任务的样本效率仍然存在。人类在学习方面的非凡效率至少部分归因于其利用组成性的能力，以便他们可以在学习新任务时有效利用先前获得的知识。在这里，我们介绍了一种新颖的视觉推理基准组成视觉关系（CVR），以推动发展更多数据有效学习算法的进步。我们从流体智能和非语言推理测试中汲取灵感，并描述一种新的方法，用于创建抽象规则和相关图像数据集的组成。我们提出的基准包括跨任务规则的样本效率，概括和转移的度量，以及利用组合性的能力。我们系统地评估现代神经体系结构，发现令人惊讶的是，在大多数数据制度中，卷积架构在所有性能指标中都超过了基于变压器的体系结构。但是，即使在使用自学意见书学习信息性的视觉表示之后，与人类相比，所有计算模型的数据效率要少得多。总体而言，我们希望我们的挑战能够激发人们对可以学会利用构图朝着更高效学习的神经体系结构发展的兴趣。
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