यह शोधपत्र तर्क-आधारित पोज़ अनुमान (RPE) बेंचमार्क की पुनरुत्पादकता और गुणवत्ता संबंधी समस्याओं पर विचार करता है। RPE बेंचमार्क का व्यापक रूप से पोज़-अवेयर मल्टीमॉडल लार्ज-स्केल लैंग्वेज मॉडल्स (MLLMs) के मूल्यांकन हेतु एक मानक के रूप में उपयोग किया जाता है। हालाँकि, हम बताते हैं कि मूल 3DPW डेटासेट से भिन्न छवि सूचकांकों का उपयोग करके सटीक GT एनोटेशन प्राप्त करने के लिए एक मैन्युअल मिलान प्रक्रिया की आवश्यकता होती है। हम बेंचमार्क गुणवत्ता की सीमाओं, जैसे छवि ओवरलैप, परिदृश्य असंतुलन, सरल पोज़ और अस्पष्ट पाठ विवरण, का भी विश्लेषण करते हैं। इन समस्याओं के समाधान के लिए, हम GT एनोटेशन में सुधार करते हैं और उन्हें ओपन-सोर्स करते हैं ताकि सुसंगत मात्रात्मक मूल्यांकन और MLLM उन्नयन को सुगम बनाया जा सके।