論文の概要: PIP: Physical Interaction Prediction via Mental Imagery with Span Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04683v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 06:11:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 13:44:42.499625
• Title: PIP: Physical Interaction Prediction via Mental Imagery with Span Selection
• Title（参考訳）: PIP:スパン選択を伴う心的イメージによる身体的相互作用予測
• Authors: Jiafei Duan, Samson Yu, Soujanya Poria, Bihan Wen, Cheston Tan
• Abstract要約: 我々は,空間選択を伴う心的イメージによる身体的相互作用予測という新しいPIP方式を提案する。 PIPは深層生成モデルを用いて、重要な情報を抽出する前にオブジェクト間の物理的相互作用の将来のフレームを出力する。 実験の結果,PIPは目視対象と目視対象の両方の物理的相互作用予測において,ベースラインや人体性能よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.22281131863951
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To align advanced artificial intelligence (AI) with human values and promote safe AI, it is important for AI to predict the outcome of physical interactions. Even with the ongoing debates on how humans predict the outcomes of physical interactions among objects in the real world, there are works attempting to tackle this task via cognitive-inspired AI approaches. However, there is still a lack of AI approaches that mimic the mental imagery humans use to predict physical interactions in the real world. In this work, we propose a novel PIP scheme: Physical Interaction Prediction via Mental Imagery with Span Selection. PIP utilizes a deep generative model to output future frames of physical interactions among objects before extracting crucial information for predicting physical interactions by focusing on salient frames using span selection. To evaluate our model, we propose a large-scale SPACE+ dataset of synthetic video frames, including three physical interaction events in a 3D environment. Our experiments show that PIP outperforms baselines and human performance in physical interaction prediction for both seen and unseen objects. Furthermore, PIP's span selection scheme can effectively identify the frames where physical interactions among objects occur within the generated frames, allowing for added interpretability.
• Abstract（参考訳）: 高度な人工知能(AI)を人間の価値観と整合させ、安全なAIを促進するためには、AIが物理的相互作用の結果を予測することが重要である。 現実世界のオブジェクト間の物理的相互作用の結果を人間がどのように予測するかという議論が続いているが、認知に触発されたAIアプローチを通じて、この課題に対処しようとする研究がある。 しかし、人間が現実世界で物理的相互作用を予測するために使用する精神的なイメージを模倣するAIアプローチがまだ存在しない。 本研究では,Span Selection を用いたメンタルイメージによる身体的相互作用予測手法を提案する。 PIPは、深層生成モデルを用いて、オブジェクト間の物理的な相互作用の将来のフレームを出力し、スパンセレクションを用いた健全なフレームに着目して物理的相互作用を予測する重要な情報を抽出する。 本研究では,3次元環境における3つの物理的相互作用イベントを含む合成ビデオフレームの大規模空間+データセットを提案する。 実験の結果,PIPは目視対象と目視対象の両方の物理的相互作用予測において,ベースラインや人体性能よりも優れていた。 さらに、PIPのスパン選択スキームは、生成されたフレーム内でオブジェクト間の物理的相互作用が発生するフレームを効果的に識別し、追加の解釈可能性を実現する。

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