論文の概要: Plausible May Not Be Faithful: Probing Object Hallucination in Vision-Language Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07688v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 10:27:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 15:04:23.981715
• Title: Plausible May Not Be Faithful: Probing Object Hallucination in Vision-Language Pre-training
• Title（参考訳）: プラウシブルは信仰に反するかもしれない:ビジョンランゲージ事前トレーニングにおける物体幻覚の探索
• Authors: Wenliang Dai, Zihan Liu, Ziwei Ji, Dan Su, Pascale Fung
• Abstract要約: 大規模視覚言語事前学習モデルは、テキストを生成する際に、存在しない視覚オブジェクトを幻覚させる傾向がある。 標準メトリクスでより良いスコアを得るモデルは、オブジェクトをより頻繁に幻覚させる可能性があることを示す。 驚いたことに、パッチベースの機能が最も良く、より小さなパッチ解決は、オブジェクト幻覚の非自明な減少をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.0036211069513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale vision-language pre-trained (VLP) models are prone to hallucinate non-existent visual objects when generating text based on visual information. In this paper, we exhaustively probe the object hallucination problem from three aspects. First, we examine various state-of-the-art VLP models, showing that models achieving better scores on standard metrics(e.g., BLEU-4, CIDEr) could hallucinate objects more frequently. Second, we investigate how different types of visual features in VLP influence hallucination, including region-based, grid-based, and patch-based. Surprisingly, we find that patch-based features perform the best and smaller patch resolution yields a non-trivial reduction in object hallucination. Third, we decouple various VLP objectives and demonstrate their effectiveness in alleviating object hallucination. Based on that, we propose a new pre-training loss, object masked language modeling, to further reduce object hallucination. We evaluate models on both COCO (in-domain) and NoCaps (out-of-domain) datasets with our improved CHAIR metric. Furthermore, we investigate the effects of various text decoding strategies and image augmentation methods on object hallucination.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語事前学習(VLP)モデルは、視覚情報に基づいてテキストを生成する際に、存在しない視覚オブジェクトを幻覚させる傾向がある。 本稿では,物体の幻覚問題を3つの側面から徹底的に探索する。 まず,最先端のvlpモデルについて検討し,標準メトリクス(bleu-4,ciderなど)のスコアが向上すれば,より頻繁にオブジェクトを表現できることを示した。 第2に,vlpの視覚特徴の異なる種類が,領域ベース,グリッドベース,パッチベースなど幻覚にどのように影響を与えるかを検討する。 驚いたことに、パッチベースの機能が最も良く、より小さなパッチ解決は、オブジェクト幻覚の非自明な減少をもたらす。 第3に、様々なVLP目標を分離し、物体幻覚を軽減する効果を示す。 そこで本研究では,新たな事前学習損失,オブジェクトマスキング言語モデリングを提案し,さらにオブジェクト幻覚を低減させる。 改善したCHAIR測定値を用いてCOCO(ドメイン内)およびNoCaps(ドメイン外)データセットのモデルを評価する。 さらに,様々なテキスト復号戦略と画像拡張手法が幻覚に与える影響について検討した。

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