VisER：面向 LVLM 物体幻觉检测的视觉证据与视觉依赖双面指标
VisER: Visual Evidence and Reliance for Object Hallucination Detection in LVLMs
AI 导读
VisER 是一种免训练的双面指标，用于大视觉语言模型（LVLM）的物体级幻觉检测，通过 Visual Evidence 衡量物体与上下文的兼容性是否有图像 token 的物体专属证据支撑，通过 Visual Reliance 衡量物体更多由图像而非已生成文本前缀支持，两者结合得到更关注来源的 grounding 分数，且无需额外的物体级验证生成。在多个 LVLM 和基准上，VisER 的 AUROC 与 AUPR 均优于一系列基线。该工作已被 EMNLP 2026 主会接收。