論文の概要: CausalVLR: A Toolbox and Benchmark for Visual-Linguistic Causal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17462v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 08:17:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-07-03 13:13:36.234788
• Title: CausalVLR: A Toolbox and Benchmark for Visual-Linguistic Causal Reasoning
• Title（参考訳）: causalvlr:ビジュアル言語因果推論のためのツールボックスとベンチマーク
• Authors: Yang Liu, Weixing Chen, Guanbin Li, Liang Lin
• Abstract要約: CausalVLR(Causal Visual-Linguistic Reasoning)は、最先端の因果関係の発見と因果推論方法の豊富なセットを含むオープンソースのツールボックスである。 これらのメソッドはNVIDIAコンピューティングシステムの下でPyTorchを実装したツールボックスに含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.61778903135797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present CausalVLR (Causal Visual-Linguistic Reasoning), an open-source toolbox containing a rich set of state-of-the-art causal relation discovery and causal inference methods for various visual-linguistic reasoning tasks, such as VQA, image/video captioning, medical report generation, model generalization and robustness, etc. These methods have been included in the toolbox with PyTorch implementations under NVIDIA computing system. It not only includes training and inference codes, but also provides model weights. We believe this toolbox is by far the most complete visual-linguitic causal reasoning toolbox. We wish that the toolbox and benchmark could serve the growing research community by providing a flexible toolkit to re-implement existing methods and develop their own new causal reasoning methods. Code and models are available at https://github.com/HCPLab-SYSU/Causal-VLReasoning. The project is under active development by HCP-Lab's contributors and we will keep this document updated.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,VQA,画像/画像キャプション,医療報告生成,モデル一般化,ロバストネスなど,さまざまな視覚言語推論タスクに対する,最先端の因果関係発見と因果推論手法の豊富なオープンソースツールボックスであるCausalVLRについて述べる。 これらのメソッドはNVIDIAコンピューティングシステムの下でPyTorchを実装したツールボックスに含まれている。 トレーニングや推論コードを含むだけでなく、モデルの重み付けも提供する。 このツールボックスは、最も完全なビジュアル言語因果推論ツールボックスであると考えています。 ツールボックスとベンチマークは、既存のメソッドを再実装し、独自の因果推論方法を開発する柔軟なツールキットを提供することで、成長する研究コミュニティに役立てることを望む。 コードとモデルはhttps://github.com/hcplab-sysu/causal-vlreasoningで入手できる。 このプロジェクトは現在,hcp-labのコントリビュータによって活発に開発されています。

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