메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김동욱 (한국과학기술원) 우상민 (한국과학기술원) 장재혁 (한국과학기술원) 최유빈 (한국과학기술원) 김창익 (한국과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,080 - 2,083 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Recent advancements in large natural language processing models have demonstrated superior performance across various problems. Building on this progress, large vision-language models capable of processing both images and text simultaneously are rapidly developing and becoming a major focus in the field of computer vision. However, these models commonly suffer from hallucinations, incorrectly assuming the presence of objects that do not appear in images and providing erroneous responses. This paper introduces a method to mitigate such hallucinations by using image filtering techniques. High-pass filtering provides various perspectives on a single image, assisting the model in understanding the image and reducing hallucinations. This methodology does not require additional training for the Large Model, is straightforward, and can be easily applied to various models. We demonstrate the effectiveness of this approach through experiments using the pope benchmark, a standard for evaluating hallucination.

목차

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

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0