Know What You do Not Know: Verbalized Uncertainty Estimation Robustness on Corrupted Images in Vision-Language Models

📄 arXiv: 2504.03440v1 📥 PDF

作者: Mirko Borszukovszki, Ivo Pascal de Jong, Matias Valdenegro-Toro

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-04-04

备注: 10 pages, 11 figures, TrustNLP Workshop @ NAACL 2025 Camera ready

💡 一句话要点

研究视觉语言模型在图像损坏下的不确定性估计鲁棒性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 不确定性估计 图像损坏 鲁棒性 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在不确定性估计方面存在不足，尤其是在处理受损图像时。
  2. 该研究通过对受损图像进行测试，评估了现有VLM的不确定性估计能力。
  3. 实验表明，图像损坏程度会降低模型的不确定性估计能力，并导致过度自信。

📝 摘要（中文）

为了充分利用大型语言模型（LLM）的潜力，至关重要的是了解其答案的不确定性。这意味着模型必须能够量化其对给定响应正确性的确定程度。糟糕的不确定性估计可能导致过度自信的错误答案，从而削弱对这些模型的信任。目前已经对处理文本输入并提供文本输出的语言模型进行了大量研究。然而，由于视觉能力是最近才添加到这些模型中的，因此在视觉语言模型（VLM）的不确定性方面没有取得太大进展。本文在损坏的图像数据上测试了三个最先进的VLM。研究发现，损坏的严重程度对模型估计其不确定性的能力产生了负面影响，并且模型在大多数实验中也表现出过度自信。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究视觉语言模型（VLM）在处理受损图像时，其不确定性估计的鲁棒性问题。现有的VLM在处理清晰图像时可能表现良好，但在实际应用中，图像常常会受到各种损坏，例如噪声、模糊、遮挡等。这些损坏会影响VLM的性能，并且现有的VLM可能无法准确地估计其在处理这些受损图像时的不确定性，导致过度自信的错误预测。

核心思路：论文的核心思路是通过实验评估现有VLM在处理受损图像时的不确定性估计能力。具体来说，论文通过引入不同类型的图像损坏，并观察VLM在不同损坏程度下的表现，来分析VLM的不确定性估计是否可靠。如果VLM在处理受损图像时仍然表现出高度的自信，则说明其不确定性估计存在问题。

技术框架：该研究主要采用实验评估的方法。首先，选择三个最先进的VLM作为研究对象。然后，构建一个包含受损图像的数据集，其中图像的损坏类型和程度是可控的。接下来，使用这些VLM对数据集中的图像进行预测，并记录其预测结果和不确定性估计。最后，分析VLM在不同损坏程度下的预测准确率和不确定性估计，从而评估其不确定性估计的鲁棒性。

关键创新：该研究的关键创新在于关注了VLM在处理受损图像时的不确定性估计问题。以往的研究主要关注VLM在清晰图像上的性能，而忽略了实际应用中图像常常会受到损坏的情况。该研究通过实验证明，图像损坏会对VLM的不确定性估计产生负面影响，并导致过度自信的错误预测。

关键设计：论文的关键设计在于对图像损坏类型的选择和损坏程度的控制。论文选择了多种常见的图像损坏类型，例如噪声、模糊、遮挡等，并对每种损坏类型设置了不同的损坏程度。通过控制损坏类型和程度，可以更全面地评估VLM在不同情况下的不确定性估计能力。此外，论文还设计了合适的指标来评估VLM的预测准确率和不确定性估计。

📊 实验亮点

实验结果表明，图像损坏的严重程度与VLM的不确定性估计能力呈负相关。具体来说，随着图像损坏程度的增加，VLM的预测准确率下降，并且其不确定性估计也变得不可靠，表现出过度自信的倾向。该研究量化了不同VLM在不同损坏程度下的不确定性估计误差，为改进VLM的不确定性估计方法提供了重要的参考依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升视觉语言模型在实际应用中的可靠性，例如自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等领域。通过提高模型在处理受损图像时的不确定性估计能力，可以减少误判，提升系统的整体安全性与稳定性。未来的研究可以探索更有效的模型训练方法，以提高模型在各种复杂环境下的鲁棒性。

📄 摘要（原文）

To leverage the full potential of Large Language Models (LLMs) it is crucial to have some information on their answers' uncertainty. This means that the model has to be able to quantify how certain it is in the correctness of a given response. Bad uncertainty estimates can lead to overconfident wrong answers undermining trust in these models. Quite a lot of research has been done on language models that work with text inputs and provide text outputs. Still, since the visual capabilities have been added to these models recently, there has not been much progress on the uncertainty of Visual Language Models (VLMs). We tested three state-of-the-art VLMs on corrupted image data. We found that the severity of the corruption negatively impacted the models' ability to estimate their uncertainty and the models also showed overconfidence in most of the experiments.