English(EN) Human-Grounded Calibration for Long-Text Image-Text Congruence in Vision-Language Models

新方法校准视觉-语言模型中的长文本图像-文本一致性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-15 04:00

研究人员引入了“一致性得分”（Congruency Score, CS）这一新方法，以更好地校准视觉-语言模型中长文本描述与图像内容之间的一致性。该方法将相似性证据映射到有界得分，解决了图像和文本嵌入之间的模态鸿沟。在DOCCI和Urban1k等数据集上的评估表明，事后校准虽然能保持与人类判断的强关联性，但基于投影的方法会以牺牲检索性能为代价来改善阈值校准。该研究强调应将长文本图像-文本一致性评分视为一个具有多个目标（检索性能、人类关联性和阈值校准）的独立问题。 AI

影响提高了涉及详细图像-文本匹配任务的视觉-语言模型的准确性和可解释性。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Alessandro Gambetti, Qiwei Han · 2026-09-15 04:00

面向长文本图像-文本一致性的面向人类的视觉语言模型校准

arXiv:2609.15640v1 Announce Type: cross Abstract: Long-text image--text congruence scoring is increasingly important for vision-language systems that must evaluate whether detailed textual descriptions match visual content. However, raw similarity scores from dual-encoder models …

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面向长文本图像-文本一致性的面向人类的视觉语言模型校准

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