論文の概要: InDL: A New Dataset and Benchmark for In-Diagram Logic Interpretation based on Visual Illusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17716v4
• Date: Mon, 5 Jun 2023 22:52:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 19:27:47.755547
• Title: InDL: A New Dataset and Benchmark for In-Diagram Logic Interpretation based on Visual Illusion
• Title（参考訳）: InDL:ビジュアルイリュージョンに基づくインダイアグラム論理解釈のための新しいデータセットとベンチマーク
• Authors: Haobo Yang, Wenyu Wang, Ze Cao, Zhekai Duan, Xuchen Liu
• Abstract要約: 本稿では,深層学習モデルの論理解釈能力を評価するための新しい手法を提案する。 これらのモデルを厳格にテストし、ベンチマークするために設計された、ユニークなデータセットであるInDLを構築します。 我々は、6つの古典的な幾何学的錯視を利用して、人間と機械の視覚知覚の比較フレームワークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7980584146314789
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel approach to evaluating deep learning models' capacity for in-diagram logic interpretation. Leveraging the intriguing realm of visual illusions, we establish a unique dataset, InDL, designed to rigorously test and benchmark these models. Deep learning has witnessed remarkable progress in domains such as computer vision and natural language processing. However, models often stumble in tasks requiring logical reasoning due to their inherent 'black box' characteristics, which obscure the decision-making process. Our work presents a new lens to understand these models better by focusing on their handling of visual illusions -- a complex interplay of perception and logic. We utilize six classic geometric optical illusions to create a comparative framework between human and machine visual perception. This methodology offers a quantifiable measure to rank models, elucidating potential weaknesses and providing actionable insights for model improvements. Our experimental results affirm the efficacy of our benchmarking strategy, demonstrating its ability to effectively rank models based on their logic interpretation ability. As part of our commitment to reproducible research, the source code and datasets will be made publicly available at https://github.com/rabbit-magic-wh/InDL
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深層学習モデルの論理解釈能力を評価するための新しい手法を提案する。 視覚錯視の興味深い領域を活用して、これらのモデルを厳格にテストし、ベンチマークするために設計されたユニークなデータセットInDLを構築します。 ディープラーニングはコンピュータビジョンや自然言語処理といった領域で顕著な進歩をみせた。 しかしながら、モデルは、決定過程を曖昧にする固有の「ブラックボックス」特性のために、論理的推論を必要とするタスクに悩まされることが多い。 私たちの研究は、知覚と論理の複雑な相互作用である視覚錯覚の扱いに焦点を当てることで、これらのモデルをよりよく理解するための新しいレンズを提示します。 6つの古典的な幾何学的錯覚を用いて,人間と機械の視覚知覚の比較枠組みを構築した。 この方法論は、モデルをランク付けし、潜在的な弱点を解明し、モデル改善のための実行可能な洞察を提供する。 実験により,本手法の有効性を検証し,その論理解釈能力に基づくモデルランキングの有効性を示す。 再現可能な研究へのコミットメントの一環として、ソースコードとデータセットはhttps://github.com/rabbit-magic-wh/InDLで公開されます。

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