研究方向：Image Captioning

1. 论文介绍

本文提出ViLU（Vision-Language Uncertainties），一个用于学习视觉语言不确定性量化（UQ）和检测视觉语言模型故障的事后框架。

使用VLMs进行量化（UQ）的标准方法是最大概念匹配（MCM）分数（如果模型给某个类别分的概率最大，那就认为它最有可能是正确答案），但它存在根本性的缺陷：如果多个概念之间存在歧义，原始的最大概念最大化 (MCM) 可能会对错误的预测赋予较高的置信度，并且把模型对最可能类别的置信度作为可靠性指标。

如图所示，视觉语言模型（VLM）误将“爱斯基摩犬”图像分类为“西伯利亚雪橇犬”，而且高置信度得分阻止了错误的检测。

2. 方法介绍

2.1 在视觉语言模型上进行不确定性量化的方法学

采用一种事后方法，仅依赖于视觉和文本嵌入，设计不确定性量化度量。提供不确定性估计而无需修改内部表示、进行微调或依赖于训练期间使用的损失函数。

不确定性受视觉嵌入（低图像质量、模糊特征）、文本嵌入（定义概念难以区分）和跨模态（视觉嵌入和K个候选文本嵌入之间）交互的影响。学习一个全局不确定性表示uθ​(⋅)（预测输入是否会被视觉语言模型误分类）来捕捉上述三种不确定性影响。不确定性模块二元分类任务表示：

输入图像和K个候选文本嵌入表示，输出一个概率值，表示 VLM 的预测是否错误。

2.2 ViLU框架

通过整合视觉嵌入（）、预测文本嵌入（）和跨注意力生成的特定于图像条件的文本表示（），构建任务相关的联合不确定性表征。ViLU将失败预测建模为二元分类问题，采用加权交叉熵损失直接区分正确与错误预测，而非依赖损失预测，从而实现对预训练VLMs的黑盒式后处理。

2.3 训练过程

ViLU在训练和推理过程中同时处理图像-字幕任务和图像-标签任务

图像-标签任务：利用图像和K个目标类别确定图像的预测概念类别，形成一个与批次无关的预测流程。类别的文本表示通过文本模板获得（例如，“一张[类别]的照片”），得到一组固定的文本字幕 。适用于具有预定义标签的标准分类数据集。

图像-字幕任务：为给定的输入图像分配最相似的字幕，利用图文对预测相应图像的字幕，