論文の概要: From Pixels to Tokens: Revisiting Object Hallucinations in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06795v1
• Date: Wed, 9 Oct 2024 11:46:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 03:40:32.177154
• Title: From Pixels to Tokens: Revisiting Object Hallucinations in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: レンズからトークンへ:大規模視覚言語モデルにおける物体の幻覚の再考
• Authors: Yuying Shang, Xinyi Zeng, Yutao Zhu, Xiao Yang, Zhengwei Fang, Jingyuan Zhang, Jiawei Chen, Zinan Liu, Yu Tian,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.401221354325672
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hallucinations in large vision-language models (LVLMs) are a significant challenge, i.e., generating objects that are not presented in the visual input, which impairs their reliability. Recent studies often attribute hallucinations to a lack of understanding of visual input, yet ignore a more fundamental issue: the model's inability to effectively extract or decouple visual features. In this paper, we revisit the hallucinations in LVLMs from an architectural perspective, investigating whether the primary cause lies in the visual encoder (feature extraction) or the modal alignment module (feature decoupling). Motivated by our findings on the preliminary investigation, we propose a novel tuning strategy, PATCH, to mitigate hallucinations in LVLMs. This plug-and-play method can be integrated into various LVLMs, utilizing adaptive virtual tokens to extract object features from bounding boxes, thereby addressing hallucinations caused by insufficient decoupling of visual features. PATCH achieves state-of-the-art performance on multiple multi-modal hallucination datasets. We hope this approach provides researchers with deeper insights into the underlying causes of hallucinations in LVLMs, fostering further advancements and innovation in this field.
• Abstract（参考訳）: 大型視覚言語モデル(LVLM)における幻覚は、視覚入力に表示されないオブジェクトを生成するという重要な課題であり、その信頼性を損なう。 近年の研究では、幻覚は視覚的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:モデルが視覚的特徴を効果的に抽出または分離できないことである。 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,視覚的エンコーダ(機能抽出)やモーダルアライメントモジュール(機能デカップリング)に原因があるかを検討する。 予備調査の結果に触発され,LVLMの幻覚を緩和するための新しいチューニング戦略であるPATCHを提案する。 このプラグアンドプレイ方式は、適応的な仮想トークンを利用して、バウンディングボックスからオブジェクト特徴を抽出し、視覚的特徴の疎結合不足による幻覚に対処し、様々なLVLMに統合することができる。 PATCHは複数のマルチモーダル幻覚データセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。 このアプローチが研究者にLVLMの幻覚の根本原因について深い洞察を与え、この分野のさらなる進歩と革新を促進することを願っている。

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