論文の概要: Evaluating and Analyzing Relationship Hallucinations in LVLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16449v2
• Date: Wed, 3 Jul 2024 03:02:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 19:03:22.827254
• Title: Evaluating and Analyzing Relationship Hallucinations in LVLMs
• Title（参考訳）: LVLMにおける関係幻覚の評価と解析
• Authors: Mingrui Wu, Jiayi Ji, Oucheng Huang, Jiale Li, Yuhang Wu, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji,
• Abstract要約: 視覚関係の幻覚を評価するための新しいベンチマークであるR-Benchを紹介する。 R-Benchは、関係の存在に焦点を当てたイメージレベルの質問と、局所的な視覚的理解を評価するインスタンスレベルの質問を特徴としている。 我々は,関係関連性,主観関連性,関係対象性という,幻覚につながる3つの関係共起関係を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.79709804046325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The issue of hallucinations is a prevalent concern in existing Large Vision-Language Models (LVLMs). Previous efforts have primarily focused on investigating object hallucinations, which can be easily alleviated by introducing object detectors. However, these efforts neglect hallucinations in inter-object relationships, which is essential for visual comprehension. In this work, we introduce R-Bench, a novel benchmark for evaluating Vision Relationship Hallucination. R-Bench features image-level questions that focus on the existence of relationships and instance-level questions that assess local visual comprehension. We identify three types of relationship co-occurrences that lead to hallucinations: relationship-relationship, subject-relationship, and relationship-object. The visual instruction tuning dataset's long-tail distribution significantly impacts LVLMs' understanding of visual relationships. Furthermore, our analysis reveals that current LVLMs tend to disregard visual content and overly rely on the common sense knowledge of Large Language Models. They also struggle with reasoning about spatial relationships based on contextual information.
• Abstract（参考訳）: 幻覚の問題は、既存のLVLM(Large Vision-Language Models)の関心事である。 これまでは主に、物体検出装置を導入することで容易に緩和できる物体幻覚の研究に重点を置いてきた。 しかし、これらの努力は、視覚的理解に欠かせない対象間の関係における幻覚を無視している。 本稿では,視覚関係の幻覚を評価するための新しいベンチマークであるR-Benchを紹介する。 R-Benchは、関係の存在に焦点を当てたイメージレベルの質問と、局所的な視覚的理解を評価するインスタンスレベルの質問を特徴としている。 我々は,関係関連性,主観関連性,関係対象性という,幻覚につながる3つの関係共起関係を同定する。 ビジュアルインストラクションチューニングデータセットのロングテール分布は、LVLMの視覚的関係に対する理解に大きな影響を及ぼす。 さらに,現在のLVLMは視覚的内容を無視し,大言語モデルの常識知識を過度に依存する傾向にあることを明らかにした。 また、文脈情報に基づく空間関係の推論にも苦労している。

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