論文の概要: Cognitive Visual Commonsense Reasoning Using Dynamic Working Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01671v1
• Date: Sun, 4 Jul 2021 15:58:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-07 01:09:48.190396
• Title: Cognitive Visual Commonsense Reasoning Using Dynamic Working Memory
• Title（参考訳）: 動的作業記憶を用いた認知視覚コモンセンス推論
• Authors: Xuejiao Tang
• Abstract要約: Visual Commonsense Reasoning (VCR) は、質問画像入力によって、対応する合理的な答えを予測する。 VCRタスクを解くための従来のアプローチは、一般的に、長い依存性関係の符号化されたモデルによるメモリの事前トレーニングや利用に頼っている。 本稿では,文間に蓄積したコモンセンスを記憶し,推論のための事前知識を提供する動的ワーキングメモリベース認知型VCRネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20305676256390934
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Visual Commonsense Reasoning (VCR) predicts an answer with corresponding rationale, given a question-image input. VCR is a recently introduced visual scene understanding task with a wide range of applications, including visual question answering, automated vehicle systems, and clinical decision support. Previous approaches to solving the VCR task generally rely on pre-training or exploiting memory with long dependency relationship encoded models. However, these approaches suffer from a lack of generalizability and prior knowledge. In this paper we propose a dynamic working memory based cognitive VCR network, which stores accumulated commonsense between sentences to provide prior knowledge for inference. Extensive experiments show that the proposed model yields significant improvements over existing methods on the benchmark VCR dataset. Moreover, the proposed model provides intuitive interpretation into visual commonsense reasoning. A Python implementation of our mechanism is publicly available at https://github.com/tanjatang/DMVCR
• Abstract（参考訳）: Visual Commonsense Reasoning (VCR) は、質問画像入力によって、対応する合理的な答えを予測する。 vcrは、視覚質問応答、自動車両システム、臨床判断サポートなど、幅広いアプリケーションを備えた、最近導入されたビジュアルシーン理解タスクである。 VCRタスクを解くための従来のアプローチは、一般的に、長い依存性関係の符号化されたモデルによるメモリの事前トレーニングや利用に頼っている。 しかし、これらのアプローチは一般化可能性と事前知識の欠如に苦しむ。 本稿では,文間の累積コモンセンスを格納し,推論のための事前知識を提供する動的作業記憶型認知vcrネットワークを提案する。 広範な実験により、提案モデルがベンチマークvcrデータセットの既存の方法を大幅に改善できることが示されている。 さらに,提案モデルは視覚的コモンセンス推論の直感的な解釈を提供する。 私たちのメカニズムのPython実装はhttps://github.com/tanjatang/DMVCRで公開されています。

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