伊利诺伊大学香槟分校 发布 HalluSegBench 数据集, 应用在 视觉语言分割、像素级幻觉 领域

伊利诺伊大学香槟分校 本次发布的数据集 HalluSegBench, HalluSegBench是一个用于评估视觉语言分割中像素级幻觉的基准数据集。该数据集由1340个事实-反事实图像对组成，跨越281个独特的物体类别，旨在通过反事实视觉推理来评估模型对像素级幻觉的敏感性。数据集的创建过程是通过对RefCOCO数据集中的图像进行精确的对象替换，生成视觉上连贯但语义上不同的图像对。该数据集广泛应用于视觉语言模型分割模型的评估，旨在解决模型在复杂视觉场景中像素级理解时的幻觉问题。

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