論文の概要: Investigating and Mitigating Object Hallucinations in Pretrained Vision-Language (CLIP) Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03176v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 06:24:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 03:14:31.069055
• Title: Investigating and Mitigating Object Hallucinations in Pretrained Vision-Language (CLIP) Models
• Title（参考訳）: 事前学習型視覚言語(CLIP)モデルにおける対象幻覚の探索と緩和
• Authors: Yufang Liu, Tao Ji, Changzhi Sun, Yuanbin Wu, Aimin Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,CLIPモデル内での物体幻覚問題について詳細に検討する。 孤立しても、CLIPモデルは対象の幻覚に傾向があり、幻覚問題は単に視覚と言語モダリティの相互作用によるものではないことを示唆する。 拡張モデルは視覚エンコーダとして利用でき、LVLMにおける物体幻覚の問題を効果的に緩和できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.42712853647949
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have achieved impressive performance, yet research has pointed out a serious issue with object hallucinations within these models. However, there is no clear conclusion as to which part of the model these hallucinations originate from. In this paper, we present an in-depth investigation into the object hallucination problem specifically within the CLIP model, which serves as the backbone for many state-of-the-art vision-language systems. We unveil that even in isolation, the CLIP model is prone to object hallucinations, suggesting that the hallucination problem is not solely due to the interaction between vision and language modalities. To address this, we propose a counterfactual data augmentation method by creating negative samples with a variety of hallucination issues. We demonstrate that our method can effectively mitigate object hallucinations for CLIP model, and we show the the enhanced model can be employed as a visual encoder, effectively alleviating the object hallucination issue in LVLMs.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は目覚ましい性能を達成しているが、これらのモデルにおける物体の幻覚に深刻な問題があることが研究で指摘されている。 しかし、これらの幻覚の由来については明確な結論は出ていない。 本稿では,CLIPモデルにおける物体幻覚問題に関する詳細な研究について述べる。 孤立しても、CLIPモデルは対象の幻覚に傾向があり、幻覚問題は単に視覚と言語モダリティの相互作用によるものではないことを示唆する。 そこで本研究では,種々の幻覚的問題を伴う負のサンプルを作成することで,対物的データ拡張手法を提案する。 提案手法は,CLIPモデルのオブジェクト幻覚を効果的に緩和できることを示し,拡張されたモデルを視覚エンコーダとして使用することにより,LVLMにおけるオブジェクト幻覚の問題を効果的に緩和できることを示す。

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