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。

関連論文リスト

• From Pixels to Tokens: Revisiting Object Hallucinations in Large Vision-Language Models [15.401221354325672]
  大型視覚モデル(LVLM)における幻覚は、視覚入力に表示されない物体を生成するという重要な課題である。 最近の研究では、幻覚は視覚的な入力の理解の欠如に起因しているが、より根本的な問題は無視されている。 本稿では,LVLMの幻覚をアーキテクチャの観点から再検討し,視覚エンコーダ(機能抽出)とモーダルアライメントモジュール(機能デカップリング)の主な原因について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T11:46:32Z)
• VideoHallucer: Evaluating Intrinsic and Extrinsic Hallucinations in Large Video-Language Models [59.05674402770661]
  本稿では,大規模ビデオ言語モデル(LVLM)における幻覚検出のための最初の総合的ベンチマークであるVideoHallucerを紹介する。 VideoHallucerは幻覚を2つの主なタイプに分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T06:21:59Z)
• Does Object Grounding Really Reduce Hallucination of Large Vision-Language Models? [53.89380284760555]
  大型視覚言語モデル(LVLM)は、画像に見つからない概念に言及するキャプションを生成する。 これらの幻覚は、LVLMの信頼性を損なうものであり、ユビキタス採用の主な障害であることは間違いない。 最近の研究は、画像領域やオブジェクトをテキストスパンに明示的にアライメントする、接地目的の追加は、LVLM幻覚の量を減らすことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T16:56:11Z)
• Detecting and Mitigating Hallucination in Large Vision Language Models via Fine-Grained AI Feedback [48.065569871444275]
  我々は,LVLM(Large Vision Language Models)における幻覚の検出と緩和について,きめ細かいAIフィードバックを用いて提案する。 プロプライエタリモデルによる小型幻覚アノテーションデータセットを生成する。 そこで本研究では,幻覚緩和モデルの訓練のための選好データセットを自動構築する検出テーマ書き換えパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T14:46:10Z)
• Hal-Eval: A Universal and Fine-grained Hallucination Evaluation Framework for Large Vision Language Models [36.98580310654515]
  我々は,新しいカテゴリーであるイベント幻覚(Event Hallucination)を特徴とする,幻覚の洗練された分類を導入した。 次に,多種多様な幻覚からなる微粒な幻覚データの生成とフィルタリングに高度LLMを利用する。 提案するベンチマークでは,広帯域の幻覚に対処するLVLMの能力を顕著に評価している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T05:14:52Z)
• A Survey on Hallucination in Large Vision-Language Models [18.540878498840435]
  LVLM(Large Vision-Language Models)は、実践的な実装の可能性から、AIの世界において注目を集めている。 しかし,「幻覚」は,現実の視覚的内容とそれに対応するテキスト生成のミスアライメントが,LVLMを活用する上で大きな課題となる。 我々は,LVLM関連幻覚を解明し,今後の緩和を促進するために検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T00:33:21Z)
• AutoHall: Automated Hallucination Dataset Generation for Large Language Models [56.92068213969036]
  本稿では,AutoHallと呼ばれる既存のファクトチェックデータセットに基づいて,モデル固有の幻覚データセットを自動的に構築する手法を提案する。 また,自己コントラディションに基づくゼロリソース・ブラックボックス幻覚検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T05:20:02Z)
• Evaluating Object Hallucination in Large Vision-Language Models [122.40337582958453]
  本研究は,大規模視覚言語モデル(LVLM)の物体幻覚に関する最初の体系的研究である。 LVLMは、記述中の対象画像と矛盾しないオブジェクトを生成する傾向がある。 対象の幻覚を評価するために,POPEと呼ばれるポーリングに基づくクエリ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T16:34:01Z)
• Plausible May Not Be Faithful: Probing Object Hallucination in Vision-Language Pre-training [66.0036211069513]
  大規模視覚言語事前学習モデルは、テキストを生成する際に、存在しない視覚オブジェクトを幻覚させる傾向がある。 標準メトリクスでより良いスコアを得るモデルは、オブジェクトをより頻繁に幻覚させる可能性があることを示す。 驚いたことに、パッチベースの機能が最も良く、より小さなパッチ解決は、オブジェクト幻覚の非自明な減少をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T10:27:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。