論文の概要: AGLA: Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models with Assembly of Global and Local Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12718v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 15:38:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 18:18:55.593938
• Title: AGLA: Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models with Assembly of Global and Local Attention
• Title（参考訳）: AGLA:グローバル・ローカル・アテンションを組み込んだ大規模視覚言語モデルにおける物体の幻覚の緩和
• Authors: Wenbin An, Feng Tian, Sicong Leng, Jiahao Nie, Haonan Lin, QianYing Wang, Guang Dai, Ping Chen, Shijian Lu,
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)は、物体の幻覚に関する一般的な問題に直面している。 本稿では, 種々のLVLMについて検討し, 物体幻覚の根本原因としての識別的局所像の特徴に着目した。 我々は,物体の幻覚を緩和する訓練不要でプラグアンドプレイなアプローチである,グローバル・ローカル・アテンションのアセンブリー(AGLA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.949959519485994
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite their great success across various multimodal tasks, Large Vision-Language Models (LVLMs) are facing a prevalent problem with object hallucinations, where the generated textual responses are inconsistent with ground-truth objects in the given image. This paper investigates various LVLMs and pinpoints attention deficiency toward discriminative local image features as one root cause of object hallucinations. Specifically, LVLMs predominantly attend to prompt-independent global image features, while failing to capture prompt-relevant local features, consequently undermining the visual grounding capacity of LVLMs and leading to hallucinations. To this end, we propose Assembly of Global and Local Attention (AGLA), a training-free and plug-and-play approach that mitigates object hallucinations by exploring an ensemble of global features for response generation and local features for visual discrimination simultaneously. Our approach exhibits an image-prompt matching scheme that captures prompt-relevant local features from images, leading to an augmented view of the input image where prompt-relevant content is reserved while irrelevant distractions are masked. With the augmented view, a calibrated decoding distribution can be derived by integrating generative global features from the original image and discriminative local features from the augmented image. Extensive experiments show that AGLA consistently mitigates object hallucinations and enhances general perception capability for LVLMs across various discriminative and generative benchmarks. Our code will be released at https://github.com/Lackel/AGLA.
• Abstract（参考訳）: 様々なマルチモーダルタスクにおいて大きな成功を収めたにもかかわらず、LVLM(Large Vision-Language Models)は、オブジェクト幻覚において一般的な問題に直面している。 本稿では, 種々のLVLMについて検討し, 物体幻覚の根本原因としての識別的局所像の特徴に着目した。 特に、LVLMはプロンプト非依存のグローバルな画像の特徴に主に関与するが、プロンプト関連ローカルな特徴を捉えなかったため、LVLMの視覚的接地能力が損なわれ、幻覚がもたらされる。 この目的のために我々は,学習自由でプラグアンドプレイなアプローチであるグローバル・ローカル・アテンション(AGLA, Assembly of Global and Local Attention)を提案し,応答生成のためのグローバルな特徴と視覚的識別のためのローカル特徴のアンサンブルを同時に探索することによって,対象の幻覚を緩和する。 提案手法では,画像から急激な局所的特徴を抽出する画像プロンプトマッチング方式を提示し,無関係な注意を隠蔽しながら,急激な関連コンテンツが予約されている入力画像の視認性を高めた。 拡張ビューでは、原画像からの生成的グローバル特徴と、拡張画像からの識別的ローカル特徴を統合することで、校正復号分布を導出することができる。 広範囲にわたる実験により、AGLAは、様々な識別的および生成的ベンチマークにおいて、オブジェクト幻覚を一貫して緩和し、LVLMの一般的な知覚能力を高めることが示されている。 私たちのコードはhttps://github.com/Lackel/AGLA.comでリリースされます。

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