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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17462v2
• Date: Wed, 13 Dec 2023 04:28:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 20:38:30.147115
• 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）: 107.81733977430517
• 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/CausalVLR. 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/CausalVLR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。

関連論文リスト

• Open-CD: A Comprehensive Toolbox for Change Detection [59.79011759027916]
  Open-CDは変更検出ツールボックスで、変更検出方法の豊富なセットと関連するコンポーネントとモジュールを含んでいる。 徐々に、多くの一般的な変更検出方法や同時代のモジュールをカバーする統一されたプラットフォームへと進化していく。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T01:04:16Z)
• VLMEvalKit: An Open-Source Toolkit for Evaluating Large Multi-Modality Models [89.63342806812413]
  PyTorchに基づく大規模マルチモーダリティモデルを評価するためのオープンソースツールキットを提案する。 VLMEvalKitは70以上の大規模なマルチモダリティモデルを実装しており、プロプライエタリなAPIとオープンソースモデルの両方を含んでいる。 マルチモーダル学習研究の進展を追跡するために,OpenVLM Leaderboardを主催する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T13:06:15Z)
• On the Integration of Spectrum-Based Fault Localization Tools into IDEs [1.641101482398716]
  SBFLは軽量で実装が容易であるため、研究者の間で人気がある。 有効性向上を目的とした研究には、多くの可能性がある。 少数の研究用プロトタイプが利用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T07:43:31Z)
• ControlLLM: Augment Language Models with Tools by Searching on Graphs [97.62758830255002]
  我々は,大規模言語モデル(LLM)が実世界のタスクを解くためのマルチモーダルツールを利用できる新しいフレームワークであるControlLLMを提案する。 フレームワークは,(1)複雑なタスクを明確なサブタスクに分割し,入力と出力を適切に定義したサブタスクに分解するtextittask Decomposer,(2)構築済みのツールグラフ上で最適なソリューションパスを探索する textitThoughts-on-Graph(ToG)パラダイム,(3)ソリューションパスを解釈して実行するリッチなツールボックスを備えた textitexecution Engine,の3つの主要なコンポーネントから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T21:57:21Z)
• Towards Fair and Comprehensive Comparisons for Image-Based 3D Object Detection [73.32210225999056]
  モジュール設計と3Dオブジェクト検出のための統一的なトレーニング標準の構築を行う。 また,検出モデルの詳細な特徴を評価するために,誤り診断ツールボックスを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T06:43:48Z)
• PyRCA: A Library for Metric-based Root Cause Analysis [66.72542200701807]
  PyRCAは、AIOps(AIOps)のためのRoot Cause Analysis(RCA)のオープンソースの機械学習ライブラリである。 複雑なメトリクス因果依存性を明らかにし、インシデントの根本原因を自動的に特定する、包括的なフレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T09:55:10Z)
• PiML Toolbox for Interpretable Machine Learning Model Development and Diagnostics [10.635578367440162]
  PiMLは、機械学習モデルの開発とモデル診断を解釈可能なPythonツールボックスである。 ローコードモードとハイコードモードの両方で、データパイプライン、モデルのトレーニングとチューニング、モデルの解釈と説明を含む機械学習で設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-07T08:19:07Z)
• Interactive Visualization for Debugging RL [11.6341132172284]
  本システムでは,教師あり学習ツールなど,従来のツールから欠落している多くの機能に対処する。 将来的な拡張のためのアイデアとともに、このシステムがどのように使われるかのサンプルワークフローを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-14T15:28:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。