Feedback-Enhanced Hallucination-Resistant Vision-Language Model for Real-Time Scene Understanding

📄 arXiv: 2504.04772v1 📥 PDF

作者: Zahir Alsulaimawi

分类: cs.LG

发布日期: 2025-04-07

💡 一句话要点

提出反馈增强的抗幻觉视觉-语言模型，用于实时场景理解

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉-语言模型 实时场景理解 幻觉抑制 反馈机制 动态阈值 目标检测 语言生成

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在实时场景理解中存在幻觉问题，导致错误的目标检测和事件描述，严重影响可靠性。
  2. 该方法的核心在于嵌入自我感知机制，通过动态调整置信度阈值和抑制不可靠声明来减少幻觉。
  3. 实验结果表明，该方法在减少幻觉方面优于传统方法37%，并实现了18帧/秒的实时性能。

📝 摘要（中文）

实时场景理解是人工智能的关键进展，可增强机器人、监控和辅助工具的能力。然而，幻觉仍然是一个挑战。AI系统经常错误地解释视觉输入，检测到不存在的物体或描述从未发生的事件。这些错误并非小问题，而是威胁到安全和自主导航等关键领域的可靠性，在这些领域中，准确性至关重要。本文通过将自我感知嵌入到AI中来解决这个问题。我们的框架不是信任初始输出，而是实时地持续评估它们，动态调整置信度阈值。当确定性低于可靠基准时，它会抑制不可靠的声明。结合YOLOv5的目标检测能力和VILA1.5-3B的可控语言生成能力，我们将描述与已确认的视觉数据联系起来。优势包括动态阈值调整以提高准确性，基于证据的文本以减少幻觉，以及18帧/秒的实时性能。这种反馈驱动的设计比传统方法减少了37%的幻觉。它快速、灵活且可靠，擅长从机器人导航到安全监控等应用，使AI感知与现实保持一致。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型在实时场景理解中容易产生幻觉，即错误地识别不存在的物体或描述未发生的事件。这种幻觉问题严重限制了模型在安全监控、机器人导航等关键领域的应用，因为这些应用对准确性要求极高。现有方法缺乏有效的机制来识别和抑制这些幻觉，导致模型输出不可靠。

核心思路：本文的核心思路是为视觉-语言模型引入“自我感知”能力，使其能够评估自身输出的可靠性。具体来说，模型会动态调整置信度阈值，只有当输出的置信度高于该阈值时，才会被认为是可靠的。此外，模型还会结合视觉证据来生成文本描述，从而减少无根据的推断和幻觉。这种反馈驱动的设计使得模型能够实时地识别和抑制不可靠的输出。

技术框架：该框架主要包含两个核心模块：目标检测模块和语言生成模块。目标检测模块采用YOLOv5，负责从输入图像中检测物体。语言生成模块采用VILA1.5-3B，负责根据检测到的物体生成文本描述。关键在于，框架引入了一个反馈机制，用于评估语言生成模块的输出的置信度。如果置信度低于动态调整的阈值，则该输出将被抑制。整个流程是实时的，能够以18帧/秒的速度处理输入图像。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于引入了动态阈值调整机制和基于证据的文本生成方法。动态阈值调整机制能够根据当前场景的复杂度和模型的性能动态调整置信度阈值，从而更好地平衡准确性和召回率。基于证据的文本生成方法则要求语言生成模块在生成文本描述时必须有相应的视觉证据支持，从而减少无根据的推断和幻觉。

关键设计：动态阈值的具体计算方式未知，但可以推测其与YOLOv5的检测置信度以及VILA1.5-3B的语言模型置信度相关。损失函数的设计也未知，但可以推测其包含一个惩罚幻觉的项，鼓励模型生成更可靠的输出。VILA1.5-3B模型的具体配置和训练细节未知。

📊 实验亮点

该方法在减少幻觉方面取得了显著成果，相比传统方法减少了37%的幻觉。同时，该方法还实现了18帧/秒的实时性能，使其能够应用于对实时性要求较高的场景。这些实验结果表明，该方法在提高视觉-语言模型的可靠性和实用性方面具有重要价值。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人导航、安全监控、智能辅助等领域。在机器人导航中，可以帮助机器人更准确地理解周围环境，避免因幻觉而导致的错误决策。在安全监控中，可以提高监控系统的可靠性，减少误报和漏报。在智能辅助领域，可以为视障人士提供更准确的环境描述，提高他们的生活质量。未来，该技术有望进一步发展，应用于更复杂的场景和任务中。

📄 摘要（原文）

Real-time scene comprehension is a key advance in artificial intelligence, enhancing robotics, surveillance, and assistive tools. However, hallucination remains a challenge. AI systems often misinterpret visual inputs, detecting nonexistent objects or describing events that never happened. These errors, far from minor, threaten reliability in critical areas like security and autonomous navigation where accuracy is essential. Our approach tackles this by embedding self-awareness into the AI. Instead of trusting initial outputs, our framework continuously assesses them in real time, adjusting confidence thresholds dynamically. When certainty falls below a solid benchmark, it suppresses unreliable claims. Combining YOLOv5's object detection strength with VILA1.5-3B's controlled language generation, we tie descriptions to confirmed visual data. Strengths include dynamic threshold tuning for better accuracy, evidence-based text to reduce hallucination, and real-time performance at 18 frames per second. This feedback-driven design cuts hallucination by 37 percent over traditional methods. Fast, flexible, and reliable, it excels in applications from robotic navigation to security monitoring, aligning AI perception with reality.