論文の概要: VDC: Versatile Data Cleanser for Detecting Dirty Samples via Visual-Linguistic Inconsistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16211v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 07:37:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 15:51:06.634086
• Title: VDC: Versatile Data Cleanser for Detecting Dirty Samples via Visual-Linguistic Inconsistency
• Title（参考訳）: VDC:視覚言語的不整合による汚れサンプル検出用ヴァーサタイルデータクリーニング装置
• Authors: Zihao Zhu, Mingda Zhang, Shaokui Wei, Bingzhe Wu, Baoyuan Wu
• Abstract要約: 現実の世界では、データセットには、バックドア攻撃による毒サンプル、クラウドソーシングにおけるノイズの多いラベル、さらにはそれらのハイブリッドなど、汚れたサンプルが含まれている。 既存の検出器は、他のドメインの汚れたサンプルを扱う場合、しばしば一般化が弱くなるような、有毒なサンプルやノイズのあるラベルを検出することのみに焦点を当てている。 マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の超越した機能を利用した多目的データクリーニング(VDC)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.129230147605185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The role of data in building AI systems has recently been emphasized by the emerging concept of data-centric AI. Unfortunately, in the real-world, datasets may contain dirty samples, such as poisoned samples from backdoor attack, noisy labels in crowdsourcing, and even hybrids of them. The presence of such dirty samples makes the DNNs vunerable and unreliable.Hence, it is critical to detect dirty samples to improve the quality and realiability of dataset. Existing detectors only focus on detecting poisoned samples or noisy labels, that are often prone to weak generalization when dealing with dirty samples from other domains.In this paper, we find a commonality of various dirty samples is visual-linguistic inconsistency between images and associated labels. To capture the semantic inconsistency between modalities, we propose versatile data cleanser (VDC) leveraging the surpassing capabilities of multimodal large language models (MLLM) in cross-modal alignment and reasoning.It consists of three consecutive modules: the visual question generation module to generate insightful questions about the image; the visual question answering module to acquire the semantics of the visual content by answering the questions with MLLM; followed by the visual answer evaluation module to evaluate the inconsistency.Extensive experiments demonstrate its superior performance and generalization to various categories and types of dirty samples.
• Abstract（参考訳）: AIシステム構築におけるデータの役割は、最近、データ中心AIという新たな概念によって強調されている。 残念ながら、現実のデータセットには、バックドア攻撃による毒サンプル、クラウドソーシングにおけるノイズの多いラベル、さらにはそれらのハイブリッドなど、汚れたサンプルが含まれている可能性がある。 このような汚いサンプルが存在するため、DNNは不安定で信頼性が低いため、汚いサンプルを検出してデータセットの品質と現実性を改善することが重要である。 既存の検出器は汚染されたサンプルやノイズのラベルの検出にのみ焦点を合わせており、他のドメインからの汚れたサンプルを扱う場合、しばしば弱い一般化になりがちである。 To capture the semantic inconsistency between modalities, we propose versatile data cleanser (VDC) leveraging the surpassing capabilities of multimodal large language models (MLLM) in cross-modal alignment and reasoning.It consists of three consecutive modules: the visual question generation module to generate insightful questions about the image; the visual question answering module to acquire the semantics of the visual content by answering the questions with MLLM; followed by the visual answer evaluation module to evaluate the inconsistency.Extensive experiments demonstrate its superior performance and generalization to various categories and types of dirty samples.

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