論文の概要: DetailVerifyBench: A Benchmark for Dense Hallucination Localization in Long Image Captions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05623v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 09:27:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.733342
• Title: DetailVerifyBench: A Benchmark for Dense Hallucination Localization in Long Image Captions
• Title（参考訳）: DetailVerifyBench:ロングイメージキャプションにおける高濃度幻覚局在のベンチマーク
• Authors: Xinran Wang, Yuxuan Zhang, Xiao Zhang, Haolong Yan, Muxi Diao, Songyu Xu, Zhonghao Yan, Hongbing Li, Kongming Liang, Zhanyu Ma,
• Abstract要約: DetailVerifyBenchは、5つの異なるドメインにわたる1,000の高品質なイメージからなる厳格なベンチマークである。 平均キャプションの長さは200語を超え、複数の幻覚型のトークンレベルのアノテーションが密集しているため、長い画像キャプションの領域における正確な幻覚の局所化の最も難しいベンチマークとなっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.08624175079378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately detecting and localizing hallucinations is a critical task for ensuring high reliability of image captions. In the era of Multimodal Large Language Models (MLLMs), captions have evolved from brief sentences into comprehensive narratives, often spanning hundreds of words. This shift exponentially increases the challenge: models must now pinpoint specific erroneous spans or words within extensive contexts, rather than merely flag response-level inconsistencies. However, existing benchmarks lack the fine granularity and domain diversity required to evaluate this capability. To bridge this gap, we introduce DetailVerifyBench, a rigorous benchmark comprising 1,000 high-quality images across five distinct domains. With an average caption length of over 200 words and dense, token-level annotations of multiple hallucination types, it stands as the most challenging benchmark for precise hallucination localization in the field of long image captioning to date. Our benchmark is available at https://zyx-hhnkh.github.io/DetailVerifyBench/.
• Abstract（参考訳）: 画像キャプションの信頼性を確保するため, 幻覚の正確な検出と位置決めが重要な課題である。 MLLM(Multimodal Large Language Models)の時代、キャプションは短い文から包括的な物語へと発展し、しばしば数百語に及ぶ。 モデルは単に応答レベルの不整合をフラグするのではなく、特定の誤ったスパンや単語を広い文脈で特定する必要がある。 しかし、既存のベンチマークでは、この能力を評価するのに必要な細かい粒度とドメインの多様性が欠如している。 このギャップを埋めるために、私たちはDetailVerifyBenchを紹介します。 平均キャプションの長さは200語を超え、複数の幻覚型のトークンレベルのアノテーションが密集しているため、長い画像キャプションの領域における正確な幻覚の局所化の最も難しいベンチマークとなっている。 私たちのベンチマークはhttps://zyx-hhnkh.github.io/DetailVerifyBench/で公開されています。

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