論文の概要: Motion Question Answering via Modular Motion Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08953v1
• Date: Mon, 15 May 2023 18:45:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 17:20:43.233626
• Title: Motion Question Answering via Modular Motion Programs
• Title（参考訳）: モジュラーモーションプログラムによるモーション質問応答
• Authors: Mark Endo, Joy Hsu, Jiaman Li, Jiajun Wu
• Abstract要約: 本研究では,長文の人間の動作列上でのモデルの複雑な多段階推論能力を評価するためのHumanMotionQAタスクを提案する。 イベント発生時を時間的に推測し,特定の動作属性を問合せする,少数の動作推論におけるモータキューの検出を必要とする質問応答対のデータセットを生成する。 我々は,NSPoseのHumanMotionQAタスクに対する適合性を実証し,すべてのベースライン手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.869455692535853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In order to build artificial intelligence systems that can perceive and reason with human behavior in the real world, we must first design models that conduct complex spatio-temporal reasoning over motion sequences. Moving towards this goal, we propose the HumanMotionQA task to evaluate complex, multi-step reasoning abilities of models on long-form human motion sequences. We generate a dataset of question-answer pairs that require detecting motor cues in small portions of motion sequences, reasoning temporally about when events occur, and querying specific motion attributes. In addition, we propose NSPose, a neuro-symbolic method for this task that uses symbolic reasoning and a modular design to ground motion through learning motion concepts, attribute neural operators, and temporal relations. We demonstrate the suitability of NSPose for the HumanMotionQA task, outperforming all baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 現実世界で人間の行動を知覚し推論できる人工知能システムを構築するためには、まず、動きのシーケンス上で複雑な時空間推論を行うモデルを設計する必要がある。 この目標に向けて、長文の人間の動き列上でのモデルの複雑な多段階推論能力を評価するためのHumanMotionQAタスクを提案する。 我々は,運動列の小さな部分における運動キューの検出,事象の発生時期の時間的推論,特定の動作属性のクエリを必要とする質問応答対のデータセットを生成する。 さらに, 動作概念の学習, 属性・ニューラル演算, 時間的関係などを通じて, 記号的推論とモジュラー設計を用いて, 動作をグラウンド化するためのニューロシンボリック手法であるNSPoseを提案する。 我々は,NSPoseのHumanMotionQAタスクに対する適合性を実証し,すべてのベースライン手法より優れていることを示す。

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