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[160] ALOHa: A New Measure for Hallucination in Captioning Models

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paper, code

TL;DR

  • I read this because.. : 개인 연구 매우 관련 연구
  • task : object hallucination evaluation
  • problem : 기존 hallucination을 측정하기 위한 CHAIR는 string matching에 의존 하고 있고, COCO object에 한정되어 있다.
  • idea : LLM을 사용해서 파싱, DETR로 object 뽑고, S-BERT로 semantic similiarity로 bipartite matching
  • input/output : {image, text} -> score (높을 수록 좋음)
  • baseline : CHAIR, CLIPScore, RefCLIPScore
  • data : FOIL, noCaps-FOIL(proposed), HAT(proposed)
  • evaluation : AP for task 1, LA for task 2(accuracy)
  • result : Average Precision는 RefCLIPScore와 비슷한 성능, Localization Accuracy는 CHAIRs와 비슷하지만 noCaps-FOIL에서는 우월한 성능.
  • contribution : object hallucination에 대한 captioning 모델에 대한 파이프라인 제안
  • etc. : limitation을 숨기는게 아니라 잘 밝혀놔서 좋고, proposed method의 장점을 보여줄 수 있는 데이터를 만든 것도 좋다.

Details

motivation

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overall pipeline

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(1) Extracting objects from candidates, references, and images

  • GT 후보들
    • COCO로 학습된 DETR -> object candidates
    • referecne caption에서의 object parsing을 ChatGPT 사용해서 뽑음
      • 이때 attribute도 같이 뽑으라고 함
      • 단수화(s 빼기)
  • predicted
  • candidata catpion에서 마찬가지로 LLM으로 파싱

(2) Object Filtering

  • 캡션모델이 uncertain해서 fork or knife와 같은 서술을 하는 경우가 있음.
    • 이런 경우 candidate caption의 class set에서 뺌 (referecne에선 안 뺌)
  • spaCy를 사용하여 referecne noun phrase에서 명사만 남김.

(3) Object matching
SBERT 사용 bipartite matching

최종 metric은 아래와 같이 "가장 최소의 matching similarity"
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Result

HAT

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HAT은 COCO 이미지에 대해서 직접 만듦. (TEST 400)
여기서 CHAIRs는 accuracy라고 함 (AP와 accuracy를 같은 테이블에 두어도 되는건가?)

FOIL

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no-caps에서 우수한 성적
여기 베이스라인이 50이어서 CLIPScore에서 재듯이 두개를 비교적으로 잰건지 잘 모르겠음. 그랬을 때 정확도가 아니라 AP라고 적어도 되는 건지 모르겠음

Qualitative

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Ablation

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