論文の概要: Mitigating Open-Vocabulary Caption Hallucinations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03631v4
• Date: Wed, 16 Oct 2024 19:35:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:23:09.539954
• Title: Mitigating Open-Vocabulary Caption Hallucinations
• Title（参考訳）: Open-Vocabulary Caption Hallucinations の誤用
• Authors: Assaf Ben-Kish, Moran Yanuka, Morris Alper, Raja Giryes, Hadar Averbuch-Elor,
• Abstract要約: オープン語彙設定における画像キャプションにおける幻覚に対処する枠組みを提案する。 我々のフレームワークには、生成基盤モデルを利用してオープン語彙オブジェクト幻覚を評価する新しいベンチマークであるOpenCHAIRが含まれている。 閉じたオブジェクトリストを使わずにオープン語彙の幻覚を緩和するために,MOCHaを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.960405731583656
• License:
• Abstract: While recent years have seen rapid progress in image-conditioned text generation, image captioning still suffers from the fundamental issue of hallucinations, namely, the generation of spurious details that cannot be inferred from the given image. Existing methods largely use closed-vocabulary object lists to mitigate or evaluate hallucinations in image captioning, ignoring the long-tailed nature of hallucinations that occur in practice. To this end, we propose a framework for addressing hallucinations in image captioning in the open-vocabulary setting. Our framework includes a new benchmark, OpenCHAIR, that leverages generative foundation models to evaluate open-vocabulary object hallucinations for image captioning, surpassing the popular and similarly-sized CHAIR benchmark in both diversity and accuracy. Furthermore, to mitigate open-vocabulary hallucinations without using a closed object list, we propose MOCHa, an approach harnessing advancements in reinforcement learning. Our multi-objective reward function explicitly targets the trade-off between fidelity and adequacy in generations without requiring any strong supervision. MOCHa improves a large variety of image captioning models, as captured by our OpenCHAIR benchmark and other existing metrics. Code and models can be found at: https://github.com/assafbk/mocha_code
• Abstract（参考訳）: 近年、画像条件付きテキスト生成が急速に進歩しているが、画像キャプションは幻覚の根本的な問題、すなわち、与えられた画像から推測できない急激な細部の生成に悩まされている。 既存の方法は、画像キャプションにおける幻覚を緩和または評価するために、主に閉語彙オブジェクトリストを使用しており、実際に発生する幻覚の長い尾の性質を無視している。 そこで本稿では,オープン語彙設定における画像キャプションの幻覚に対処する枠組みを提案する。 我々のフレームワークには、生成基礎モデルを活用して画像キャプションのためのオープン語彙オブジェクト幻覚を評価するOpenCHAIRという新しいベンチマークが含まれている。 さらに,閉鎖対象リストを使わずにオープン語彙の幻覚を緩和するために,強化学習の進歩を生かしたMOCHaを提案する。 我々の多目的報酬関数は、強い監督を必要とせず、世代ごとの忠実性と妥当性のトレードオフを明示的に目標としています。 MOCHaは、OpenCHAIRベンチマークやその他の既存のメトリクスによってキャプチャされるように、さまざまなイメージキャプションモデルを改善します。 コードとモデルについては、https://github.com/assafbk/mocha_code.comで確認できる。

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