論文の概要: ViFP: A Framework for Visual False Positive Detection to Enhance Reasoning Reliability in VLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04201v2
- Date: Wed, 05 Nov 2025 13:58:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-06 20:32:09.402996
- Title: ViFP: A Framework for Visual False Positive Detection to Enhance Reasoning Reliability in VLMs
- Title（参考訳）: ViFP: VLMの信頼性を高める視覚的偽陽性検出フレームワーク
- Authors: Ben Zhang, LuLu Yu, Lei Gao, QuanJiang Guo, Jing Liu, Hui Gao,
- Abstract要約: 視覚言語モデルにおける推論信頼性を高めるために,視覚的偽陽性検出のためのフレームワークであるViFPを提案する。
ViFPはマルチターンQAを通して効果的な推論パスを構築し、推論パスの一貫性を動的に解析する。
また、FP推論を修正するための標的推論チェーン補正機構を導入し、論理的一貫性と精度を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.920311878186483
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: During reasoning in vision-language models (VLMs), false positive (FP) reasoning occurs when a model produces the correct answer but follows an incorrect reasoning path, resulting in undermined reasoning reliability. Existing approaches mainly rely on prompt engineering, knowledge distillation or reinforcement learning to improve reasoning reliability, both of which require large amounts of high-quality data and thus limit practical applicability. Few approaches have focused on directly detecting and correcting FPs. To address these issues, we propose ViFP, a framework for Visual False Positive Detection to Enhance Reasoning Reliability in VLMs. ViFP builds effective reasoning paths through multi-turn QA and dynamically analyzes the consistency of the reasoning path to identify potential FPs. It also introduces a targeted reasoning chain correction mechanism to modify FP reasoning, thereby improving logical consistency and accuracy. Finally, we introduce a reliability evaluation metric, VoC, which integrates answer accuracy and the FP rate, providing a quantitative tool to assess whether a VLM not only answers correctly but also reasons reliably. Our experiments on closed-source VLMs show that ViFP consistently improves performance across three datasets: A-OKVQA, OK-VQA, and FVQA. On A-OKVQA, ViFP improves accuracy by up to 5.4%, surpassing the previous state-of-the-art by 4.3%, and significantly reduces the number of FPs, validating its benefits in enhancing reasoning reliability.
- Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)における推論では、モデルが正しい答えを生成するが、誤った推論経路を辿ると偽陽性推論(FP)が発生するため、信頼性が低下する。
既存のアプローチは主に素早い技術、知識の蒸留、強化学習に依存し、推論の信頼性を改善し、どちらも大量の高品質なデータを必要とし、実用的な適用性を制限する。
FPを直接検出し修正するアプローチはほとんどない。
これらの問題に対処するため,視覚的偽陽性検出のためのフレームワークであるViFPを提案する。
ViFPはマルチターンQAを通して効果的な推論パスを構築し、推論パスの一貫性を動的に解析して潜在的なFPを特定する。
また、FP推論を修正するための標的推論チェーン補正機構を導入し、論理的一貫性と精度を向上させる。
最後に、回答精度とFPレートを統合した信頼性評価指標VoCを導入し、VLMが正しく答えるだけでなく、確実に答えるかどうかを評価する定量的ツールを提供する。
クローズドソースVLMを用いた実験により,VFPはA-OKVQA,OK-VQA,FVQAの3つのデータセットで連続的に性能を向上することがわかった。
A-OKVQAでは、ViFPは精度を最大5.4%向上し、以前の最先端を4.3%上回った。
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