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논문 기본 정보

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저자정보
최유빈 (KAIST) 김동욱 (KAIST) 우상민 (KAIST) 장재혁 (KAIST)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,089 - 2,092 (4page)

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This study proposes a model that alleviates the problem of object hallucinations in Large Vision-Language Models by applying contrastive learning to discern the information necessary for detecting and identifying images. In this IPCD(Image Processing Contrastive Decoding) model, the shape, texture, and color information of images are separated and removed from the original image to generate distorted samples. The outputs of the original and distorted samples are then contrasted. Specifically, by augmenting samples with Gaussian blur and grayscale filters, each type of information is selectively excluded, reducing reliance on irrelevant details and obtaining accurate output distributions to mitigate the possibility of object hallucinations. As confirmed by experimental results, the proposed model demonstrates excellent performance in benchmarks, and being a simple model requiring no additional training or external tools, it holds potential for wider application across diverse models.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (0)

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