論文の概要: Causal Discovery in Physical Systems from Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00631v3
- Date: Sun, 29 Nov 2020 20:47:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 21:52:28.658351
- Title: Causal Discovery in Physical Systems from Videos
- Title（参考訳）: 映像からの物理系の因果発見
- Authors: Yunzhu Li, Antonio Torralba, Animashree Anandkumar, Dieter Fox,
Animesh Garg
- Abstract要約: 因果発見は人間の認知の中心にある。
本研究では,ビデオの因果発見の課題を,地層構造を監督せずにエンドツーエンドで検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 123.79211190669821
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Causal discovery is at the core of human cognition. It enables us to reason
about the environment and make counterfactual predictions about unseen
scenarios that can vastly differ from our previous experiences. We consider the
task of causal discovery from videos in an end-to-end fashion without
supervision on the ground-truth graph structure. In particular, our goal is to
discover the structural dependencies among environmental and object variables:
inferring the type and strength of interactions that have a causal effect on
the behavior of the dynamical system. Our model consists of (a) a perception
module that extracts a semantically meaningful and temporally consistent
keypoint representation from images, (b) an inference module for determining
the graph distribution induced by the detected keypoints, and (c) a dynamics
module that can predict the future by conditioning on the inferred graph. We
assume access to different configurations and environmental conditions, i.e.,
data from unknown interventions on the underlying system; thus, we can hope to
discover the correct underlying causal graph without explicit interventions. We
evaluate our method in a planar multi-body interaction environment and
scenarios involving fabrics of different shapes like shirts and pants.
Experiments demonstrate that our model can correctly identify the interactions
from a short sequence of images and make long-term future predictions. The
causal structure assumed by the model also allows it to make counterfactual
predictions and extrapolate to systems of unseen interaction graphs or graphs
of various sizes.
- Abstract（参考訳）: 因果発見は人間の認知の核心にある。
これにより、環境を判断し、これまでの経験と大きく異なる、目に見えないシナリオに関する反現実的な予測を行うことができます。
本研究では,ビデオの因果発見の課題を,地層構造を監督せずにエンドツーエンドで検討する。
特に, 動的システムの挙動に因果的影響を与える相互作用のタイプと強度を推定することで, 環境変数とオブジェクト変数間の構造的依存関係を発見することが目的である。
私たちのモデルは
(a)画像から意味的に有意義で時間的に一貫したキーポイント表現を抽出する知覚モジュール
(b)検出されたキーポイントによって引き起こされるグラフ分布を決定する推論モジュール、
(c)推定グラフの条件付けにより未来を予測することのできる動力学モジュール。
異なる構成や環境条件、すなわち基盤となるシステム上の未知の介入からのデータへのアクセスを想定し、明示的な介入なしに正確な因果グラフを発見できることを期待する。
提案手法を,シャツやパンツなどの異なる形状の布地を含む平面多体インタラクション環境とシナリオで評価した。
実験により,短時間の画像列からのインタラクションを正しく識別し,長期予測できることが実証された。
モデルが仮定した因果構造は、反事実的な予測や、見当たらない相互作用グラフや様々な大きさのグラフのシステムへの外挿を可能にする。
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