論文の概要: Inferring Past Human Actions in Homes with Abductive Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13984v5
• Date: Wed, 22 Jan 2025 04:02:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:29:56.145061
• Title: Inferring Past Human Actions in Homes with Abductive Reasoning
• Title（参考訳）: 帰納的推論による家庭内過去行動の推定
• Authors: Clement Tan, Chai Kiat Yeo, Cheston Tan, Basura Fernando,
• Abstract要約: 帰納的過去の行動推論」は、家庭内個人による過去の行動を特定することを目的とした新しい研究課題である。 帰納的過去の行動推論に適したモデルをいくつか紹介する。 本研究の貢献により, 深層学習モデルによる現場証拠の推論能力が著しく向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.950479031985502
• License:
• Abstract: Abductive reasoning aims to make the most likely inference for a given set of incomplete observations. In this paper, we introduce "Abductive Past Action Inference", a novel research task aimed at identifying the past actions performed by individuals within homes to reach specific states captured in a single image, using abductive inference. The research explores three key abductive inference problems: past action set prediction, past action sequence prediction, and abductive past action verification. We introduce several models tailored for abductive past action inference, including a relational graph neural network, a relational bilinear pooling model, 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 significantly advance the ability of deep learning models to reason about current scene evidence and make highly plausible inferences about past human actions. This advancement enables a deeper understanding of events and behaviors, which can enhance decision-making and improve system capabilities across various real-world applications such as Human-Robot Interaction and Elderly Care and Health Monitoring. Code and data available at https://github.com/LUNAProject22/AAR
• Abstract（参考訳）: 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,家庭内個人が単一画像で捉えた特定の状態に到達するための過去の行動を特定することを目的とした,新たな研究課題である「誘導的過去の行動推論」を紹介する。 本研究では,過去の行動セット予測,過去の行動シーケンス予測,帰納的過去の行動検証という3つの重要な帰納的推論問題を考察した。 本稿では,リレーショナルグラフニューラルネットワーク,リレーショナルバイリニアプールモデル,リレーショナルトランスフォーマーモデルなど,帰納的過去の行動推論に適した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。 本研究の貢献は, 深層学習モデルによる, 現在の現場の証拠を推論し, 過去の人間の行動について非常に妥当な推測を行う能力を著しく向上させるものである。 この進歩により、イベントや行動のより深い理解が可能になり、意思決定を強化し、ヒューマンロボットインタラクションや高齢者ケア、健康モニタリングなど、さまざまな現実のアプリケーションにわたるシステム機能を改善することができる。 https://github.com/LUNAProject22/AARで利用可能なコードとデータ

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