論文の概要: Abductive Action Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13984v4
- Date: Mon, 7 Aug 2023 11:29:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 00:38:11.945939
- 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。
本稿では「帰納的行動推論」として知られる新しい研究課題を紹介する。
本研究は,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つの重要な帰納的推論問題を考察した。
- 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 paper, we introduce a novel research task
known as "abductive action inference" which addresses the question of which
actions were executed by a human to reach a specific state shown in a single
snapshot. The research explores three key abductive inference problems: action
set prediction, action sequence prediction, and abductive action verification.
To tackle these challenging tasks, we investigate various models, including
established ones such as Transformers, Graph Neural Networks, CLIP, BLIP, GPT3,
end-to-end trained Slow-Fast, Resnet50-3D, and ViT models. Furthermore, the
paper introduces several innovative models tailored for abductive action
inference, including a relational graph neural network, a relational bilinear
pooling model, a relational rule-based inference model, a relational GPT-3
prompt method, and a relational Transformer model. Notably, the newly proposed
object-relational bilinear graph encoder-decoder (BiGED) model emerges as the
most effective among all methods evaluated, demonstrating good proficiency in
handling the intricacies of the Action Genome dataset. The contributions of
this research offer significant progress toward comprehending the implications
of human actions and making highly plausible inferences concerning the outcomes
of these actions.
- 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。
本稿では,1枚のスナップショットに示される特定の状態に到達するために,人間がどの動作を実行したのかという問題に対処する,「帰納的行動推論」と呼ばれる新しい研究課題を紹介する。
本研究は,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つの重要な帰納的推論問題を考察した。
これらの課題に対処するために,Transformers, Graph Neural Networks, CLIP, BLIP, GPT3, エンドツーエンドトレーニングSlow-Fast, Resnet50-3D, ViTモデルなどの確立したモデルについて検討する。
さらに,リレーショナルグラフニューラルネットワーク,リレーショナル双線形プールモデル,リレーショナルルールベース推論モデル,リレーショナルGAT-3プロンプト手法,リレーショナルトランスフォーマーモデルなど,帰納的行動推論に適した革新的なモデルをいくつか紹介する。
特に、新たに提案されたオブジェクト-リレーショナルビリニアグラフエンコーダ-デコーダ(BiGED)モデルは、評価されたすべてのメソッドの中で最も効果的であり、Action Genomeデータセットの複雑な処理に優れた習熟度を示す。
この研究の貢献は、人間の行動の意味を理解する上で大きな進歩をもたらし、これらの行動の結果について非常に妥当な推測を行う。
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