論文の概要: Logical Closed Loop: Uncovering Object Hallucinations in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11622v2
• Date: Fri, 28 Jun 2024 07:20:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 21:44:37.907567
• Title: Logical Closed Loop: Uncovering Object Hallucinations in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 論理閉ループ:大規模視覚言語モデルにおける物体幻覚の発見
• Authors: Junfei Wu, Qiang Liu, Ding Wang, Jinghao Zhang, Shu Wu, Liang Wang, Tieniu Tan,
• Abstract要約: オブジェクト幻覚(Object Hallucination)とは、LVLMが画像に存在しない物体を主張する現象である。 本稿では,物体の幻覚検出と緩和,すなわちLogicCheckGPTのための論理閉ループベースのフレームワークを提案する。 プラグアンドプレイ法として、既存のすべてのLVLMにシームレスに適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.957842999317506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object hallucination has been an Achilles' heel which hinders the broader applications of large vision-language models (LVLMs). Object hallucination refers to the phenomenon that the LVLMs claim non-existent objects in the image. To mitigate the object hallucinations, instruction tuning and external model-based detection methods have been proposed, which either require large-scare computational resources or depend on the detection result of external models. However, there remains an under-explored field to utilize the LVLM itself to alleviate object hallucinations. In this work, we adopt the intuition that the LVLM tends to respond logically consistently for existent objects but inconsistently for hallucinated objects. Therefore, we propose a Logical Closed Loop-based framework for Object Hallucination Detection and Mitigation, namely LogicCheckGPT. In specific, we devise logical consistency probing to raise questions with logical correlations, inquiring about attributes from objects and vice versa. Whether their responses can form a logical closed loop serves as an indicator of object hallucination. As a plug-and-play method, it can be seamlessly applied to all existing LVLMs. Comprehensive experiments conducted on three benchmarks across four LVLMs have demonstrated significant improvements brought by our method, indicating its effectiveness and generality.
• Abstract（参考訳）: 物体幻覚は、大きな視覚言語モデル(LVLM)の幅広い応用を妨げるアキレス腱である。 オブジェクト幻覚(Object Hallucination)とは、LVLMが画像に存在しない物体を主張する現象である。 物体の幻覚、命令のチューニング、外部モデルに基づく検出手法が提案されており、これは大規模な計算資源を必要とするか、外部モデルの検出結果に依存する。 しかし、LVLM自体を利用して物体の幻覚を和らげるために、まだ探索されていない分野がある。 本研究では,LVLMが存在対象に対して論理的に一貫した応答を示す傾向にあるが,幻影対象に対しては矛盾しないという直観を採用する。 そこで本研究では,物体の幻覚検出と緩和,すなわちLogicCheckGPTのための論理閉ループベースのフレームワークを提案する。 具体的には、論理的整合性探索を考案し、論理的相関による質問を提起し、オブジェクトの属性を問う。 それらの反応が論理閉ループを形成するか否かは、対象幻覚の指標となる。 プラグアンドプレイ法として、既存のすべてのLVLMにシームレスに適用することができる。 4つのLVLMにまたがる3つのベンチマークで実施した総合的な実験により,本手法がもたらす有意な改善が示され,その有効性と汎用性が確認された。

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