論文の概要: Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models through Visual Contrastive Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16922v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 16:26:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 17:40:15.439334
• Title: Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models through Visual Contrastive Decoding
• Title（参考訳）: 視覚コントラスト復号による大規模視覚言語モデルにおける物体幻覚の軽減
• Authors: Sicong Leng, Hang Zhang, Guanzheng Chen, Xin Li, Shijian Lu, Chunyan Miao, Lidong Bing
• Abstract要約: 本稿では,オリジナルおよび歪曲された視覚入力から出力分布を対比する,シンプルでトレーニングのないVisual Contrastive Decoding(VCD)を紹介する。 提案したVCDは, 対象幻覚の2つの重要な原因である, 統計的偏見と単調な先行性に対する信頼度を効果的に低減する。 実験の結果,付加的なトレーニングや外部ツールの使用がなければ,異なるLVLMファミリーにおける物体幻覚の問題を著しく軽減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 125.05295513481035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have advanced considerably, intertwining visual recognition and language understanding to generate content that is not only coherent but also contextually attuned. Despite their success, LVLMs still suffer from the issue of object hallucinations, where models generate plausible yet incorrect outputs that include objects that do not exist in the images. To mitigate this issue, we introduce Visual Contrastive Decoding (VCD), a simple and training-free method that contrasts output distributions derived from original and distorted visual inputs. The proposed VCD effectively reduces the over-reliance on statistical bias and unimodal priors, two essential causes of object hallucinations. This adjustment ensures the generated content is closely grounded to visual inputs, resulting in contextually accurate outputs. Our experiments show that VCD, without either additional training or the usage of external tools, significantly mitigates the object hallucination issue across different LVLM families. Beyond mitigating object hallucinations, VCD also excels in general LVLM benchmarks, highlighting its wide-ranging applicability.
• Abstract（参考訳）: 大きな視覚言語モデル(lvlms)は大幅に進歩し、視覚認識と言語理解の間を行き来し、コヒーレントなだけでなく文脈的に調整されたコンテンツを生成する。 彼らの成功にもかかわらず、LVLMは依然としてオブジェクト幻覚の問題に悩まされており、そこではモデルが画像に存在しないオブジェクトを含む可視で不正確な出力を生成する。 この問題を緩和するために、オリジナルおよび歪曲された視覚入力から出力分布を対比する、シンプルでトレーニングのないVisual Contrastive Decoding (VCD)を導入する。 提案したVCDは, 対象幻覚の2つの重要な原因である, 統計的偏見と単調な先行性に対する信頼度を効果的に低減する。 この調整により、生成されたコンテンツが視覚的な入力に密着し、コンテキスト的に正確な出力が得られる。 実験の結果,付加的なトレーニングや外部ツールの使用がなければ,異なるLVLMファミリーにおける物体幻覚の問題を著しく軽減できることがわかった。 オブジェクト幻覚を緩和するだけでなく、VCDは一般のLVLMベンチマークも優れている。

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