视觉大模型 / VLM

Improving VQA Reliability: A Dual-Assessment Approach with Self-Reflection and Cross-Model Verification

提升VQA可靠性：基于自我反思与跨模型验证的双评估方法

Xixian Wu, Yang Ou, Pengchao Tian, Zian Yang, Jielei Zhang, Peiyi Li, Longwen Gao

机构 * Bilibili Inc.（哔哩哔哩公司） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出DAVR框架，通过自我反思和跨模型验证提升VQA中VLM响应的可靠性，取得优异实验结果。