論文の概要: Causality-aware Visual Scene Discovery for Cross-Modal Question Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08083v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 08:56:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 16:06:22.220211
• Title: Causality-aware Visual Scene Discovery for Cross-Modal Question Reasoning
• Title（参考訳）: モーダルな質問応答のための因果認識型ビジュアルシーン発見
• Authors: Yang Liu, Guanbin Li, Liang Lin
• Abstract要約: 我々は,Cross-Modal Question Reasoning (CMQR) というイベントレベルの視覚的質問推論フレームワークを提案する。 視覚因果構造を明らかにするために,視覚因果発見(VCD)アーキテクチャを提案する。 言語意味論と時空間表現の微粒な相互作用を調整するために,対話型視覚言語変換器(IVLT)を構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 134.91774666260338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing visual question reasoning methods usually fail to explicitly discover the inherent causal mechanism and ignore the complex event-level understanding that requires jointly modeling cross-modal event temporality and causality. In this paper, we propose an event-level visual question reasoning framework named Cross-Modal Question Reasoning (CMQR), to explicitly discover temporal causal structure and mitigate visual spurious correlation by causal intervention. To explicitly discover visual causal structure, the Visual Causality Discovery (VCD) architecture is proposed to find question-critical scene temporally and disentangle the visual spurious correlations by attention-based front-door causal intervention module named Local-Global Causal Attention Module (LGCAM). To align the fine-grained interactions between linguistic semantics and spatial-temporal representations, we build an Interactive Visual-Linguistic Transformer (IVLT) that builds the multi-modal co-occurrence interactions between visual and linguistic content. Extensive experiments on four datasets demonstrate the superiority of CMQR for discovering visual causal structures and achieving robust question reasoning.
• Abstract（参考訳）: 既存の視覚的疑問推論手法は、通常、固有の因果メカニズムを明示的に発見し、異種間事象の時間性と因果関係を共同でモデル化する必要がある複雑な事象レベルの理解を無視する。 本稿では,時間的因果構造を明示的に発見し,因果的介入による視覚的スプリアス相関を緩和するクロスモーダル問題推論(cmqr)という,イベントレベルのビジュアル質問推論フレームワークを提案する。 視覚的因果構造を明らかにするために,視覚因果関係発見(vcd)アーキテクチャを提案する。 言語意味論と空間-時間表現の細かな相互作用を調整するために,視覚と言語コンテンツの共起相互作用を構築する対話型視覚言語トランスフォーマ(ivlt)を構築した。 4つのデータセットに対する大規模な実験は、視覚因果構造を発見し、堅牢な質問推論を達成するためのCMQRの優位性を示している。

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