論文の概要: Abductive Action Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13984v3
• Date: Mon, 17 Apr 2023 07:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 23:46:00.611649
• Title: Abductive Action Inference
• Title（参考訳）: 帰納的行動推論
• Authors: Clement Tan, Chai Kiat Yeo, Cheston Tan, Basura Fernando
• Abstract要約: 帰納的推論は、与えられた不完全な観測の集合に対して最も可能性の高い推論を行うことを目的としている。 我々は、ある状況下で、モデルが現在の状態にたどり着くために、どのような行動が人間によって実行されたのかという疑問に答える「誘惑的行動推論」という新しいタスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.63418030761137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Abductive reasoning aims to make the most likely inference for a given set of incomplete observations. In this work, we propose a new task called abductive action inference, in which given a situation, the model answers the question `what actions were executed by the human in order to arrive in the current state?'. Given a state, we investigate three abductive inference problems: action set prediction, action sequence prediction, and abductive action verification. We benchmark several SOTA models such as Transformers, Graph neural networks, CLIP, BLIP, end-to-end trained Slow-Fast, and Resnet50-3D models. Our newly proposed object-relational BiGED model outperforms all other methods on this challenging task on the Action Genome dataset. Codes will be made available.
• Abstract（参考訳）: 帰納的推論(abductive reasoning)は、与えられた不完全な観測集合の最も可能性の高い推論を行うことを目的としている。 本研究では,「現在の状態に着くためには,どのような行動が人間によって実行されたのか?」という疑問に答える,帰納的行動推論(abductive action inference)という新しいタスクを提案する。 状態が与えられた場合,行動セット予測,行動シーケンス予測,帰納的行動検証という3つの帰納的推論問題を調査する。 我々は、Transformer、Graph Neural Network、CLIP、BLIP、エンドツーエンドトレーニングされたSlow-Fast、Resnet50-3Dモデルなど、いくつかのSOTAモデルをベンチマークする。 今回提案するobject-relational bigedモデルは,アクションゲノムデータセットにおけるこの困難なタスクにおいて,他のすべての手法を上回っている。 コードは利用可能になる。

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