論文の概要: Toward Robust Hyper-Detailed Image Captioning: A Multiagent Approach and Dual Evaluation Metrics for Factuality and Coverage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15484v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 01:37:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:24:04.290395
• Title: Toward Robust Hyper-Detailed Image Captioning: A Multiagent Approach and Dual Evaluation Metrics for Factuality and Coverage
• Title（参考訳）: ロバストなハイパー詳細画像キャプションに向けて: マルチエージェントアプローチと二重評価基準
• Authors: Saehyung Lee, Seunghyun Yoon, Trung Bui, Jing Shi, Sungroh Yoon,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は、非常に詳細なキャプションを生成するのに優れるが、幻覚を引き起こすことが多い。 我々は,LLM-MLLM協調を利用して与えられたキャプションを補正するマルチエージェント手法を提案する。 提案手法は, キャプションの精度を向上し, GPT-4Vによるキャプションの精度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.84150600032693
• License:
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) excel at generating highly detailed captions but often produce hallucinations. Our analysis reveals that existing hallucination detection methods struggle with detailed captions. We attribute this to the increasing reliance of MLLMs on their generated text, rather than the input image, as the sequence length grows. To address this issue, we propose a multiagent approach that leverages LLM-MLLM collaboration to correct given captions. Additionally, we introduce an evaluation framework and a benchmark dataset to facilitate the systematic analysis of detailed captions. Our experiments demonstrate that our proposed evaluation method better aligns with human judgments of factuality than existing metrics and that existing approaches to improve the MLLM factuality may fall short in hyper-detailed image captioning tasks. In contrast, our proposed method significantly enhances the factual accuracy of captions, even improving those generated by GPT-4V. Finally, we highlight a limitation of VQA-centric benchmarking by demonstrating that an MLLM's performance on VQA benchmarks may not correlate with its ability to generate detailed image captions.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は、非常に詳細なキャプションを生成するのに優れるが、幻覚を引き起こすことが多い。 分析の結果,既存の幻覚検出法は詳細なキャプションに苦慮していることが明らかとなった。 これは、シーケンス長が大きくなるにつれて、入力画像ではなく、生成したテキストへのMLLMの依存度が高まるためである。 この問題に対処するために,LLM-MLLM協調を利用して与えられたキャプションを補正するマルチエージェント手法を提案する。 さらに,詳細なキャプションの体系的解析を容易にするための評価フレームワークとベンチマークデータセットを導入する。 実験により,提案手法は既存の指標よりも現実性判断に適合し,MLLMの事実性を改善する既存の手法は,超詳細な画像キャプションタスクでは不十分であることが示された。 対照的に,提案手法は,GPT-4Vで生成されたキャプションの精度を大幅に向上させる。 最後に、VQAベンチマークにおけるMLLMの性能が、詳細な画像キャプションを生成する能力と相関しないことを示すことにより、VQA中心のベンチマークの制限を強調した。

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