論文の概要: Improving VQA Reliability: A Dual-Assessment Approach with Self-Reflection and Cross-Model Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14770v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 09:24:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.736728
• Title: Improving VQA Reliability: A Dual-Assessment Approach with Self-Reflection and Cross-Model Verification
• Title（参考訳）: VQA信頼性の向上: 自己回帰とクロスモデル検証によるデュアルアセスメントアプローチ
• Authors: Xixian Wu, Yang Ou, Pengchao Tian, Zian Yang, Jielei Zhang, Peiyi Li, Longwen Gao,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は視覚質問応答(VQA)において有意な可能性を証明している 本稿では, 自己回帰とクロスモデル検証を統合した包括的不確実性推定手法であるDAVR(Dual-Assessment for VLM Reliability)を提案する。 DAVRは39.64ドル、100-AUCは97.22ドルで、第一位を確保し、VLM応答の信頼性を高める効果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.321257282649206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) have demonstrated significant potential in Visual Question Answering (VQA). However, the susceptibility of VLMs to hallucinations can lead to overconfident yet incorrect answers, severely undermining answer reliability. To address this, we propose Dual-Assessment for VLM Reliability (DAVR), a novel framework that integrates Self-Reflection and Cross-Model Verification for comprehensive uncertainty estimation. The DAVR framework features a dual-pathway architecture: one pathway leverages dual selector modules to assess response reliability by fusing VLM latent features with QA embeddings, while the other deploys external reference models for factual cross-checking to mitigate hallucinations. Evaluated in the Reliable VQA Challenge at ICCV-CLVL 2025, DAVR achieves a leading $Φ_{100}$ score of 39.64 and a 100-AUC of 97.22, securing first place and demonstrating its effectiveness in enhancing the trustworthiness of VLM responses.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル (VLM) は視覚質問応答 (VQA) において有意な可能性を証明している。 しかしながら、幻覚に対するVLMの感受性は、過度に確信されているが誤った答えをもたらし、答えの信頼性を著しく損なう可能性がある。 そこで本稿では, 自己回帰とクロスモデル検証を統合し, 包括的不確実性評価を行う新しいフレームワークである, VLM Reliability (DAVR) のデュアルアセスメントを提案する。 DAVRフレームワークはデュアルパスアーキテクチャを特徴としており、一方の経路はデュアルセレクタモジュールを利用して、VLM潜伏機能とQA埋め込みを融合して応答信頼性を評価する。 ICCV-CLVL 2025の信頼性VQAチャレンジで評価され、DAVRは39.64ドル、100-AUCは97.22ドルを獲得し、第一位を確保し、VLM応答の信頼性を高める効果を示す。

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