論文の概要: Ethosight: A Reasoning-Guided Iterative Learning System for Nuanced Perception based on Joint-Embedding & Contextual Label Affinity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10577v2
• Date: Fri, 21 Jul 2023 06:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 14:59:47.808782
• Title: Ethosight: A Reasoning-Guided Iterative Learning System for Nuanced Perception based on Joint-Embedding & Contextual Label Affinity
• Title（参考訳）: ethosight:ジョイントエンベディングと文脈ラベル親和性に基づくニュアンス知覚のための推論誘導反復学習システム
• Authors: Hugo Latapie, Kristinn R. Thorisson, Shan Yu, Vahagn Petrosyan, Patrick Hammer, Pei Wang, Brandon Kynoch, Hanning Chen, Tangrui Li
• Abstract要約: 本稿では,ゼロショットコンピュータビジョンシステムであるEthosightを紹介する。 Ethosightは、ユーザの要求と関心に関するセマンティックな知識に基づいて、クリーンなスレートで開始する。 Ethosightの有効性は、健康、安全性、セキュリティなどの領域にまたがる40の複雑なユースケースで実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.90131632034346
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional computer vision models often require extensive manual effort for data acquisition, annotation and validation, particularly when detecting subtle behavioral nuances or events. The difficulty in distinguishing routine behaviors from potential risks in real-world applications, such as differentiating routine shopping from potential shoplifting, further complicates the process. Moreover, these models may demonstrate high false positive rates and imprecise event detection when exposed to real-world scenarios that differ significantly from the conditions of the training data. To overcome these hurdles, we present Ethosight, a novel zero-shot computer vision system. Ethosight initiates with a clean slate based on user requirements and semantic knowledge of interest. Using localized label affinity calculations and a reasoning-guided iterative learning loop, Ethosight infers scene details and iteratively refines the label set. Reasoning mechanisms can be derived from large language models like GPT4, symbolic reasoners like OpenNARS\cite{wang2013}\cite{wang2006}, or hybrid systems. Our evaluations demonstrate Ethosight's efficacy across 40 complex use cases, spanning domains such as health, safety, and security. Detailed results and case studies within the main body of this paper and an appendix underscore a promising trajectory towards enhancing the adaptability and resilience of computer vision models in detecting and extracting subtle and nuanced behaviors.
• Abstract（参考訳）: 従来のコンピュータビジョンモデルは、データ取得、アノテーション、検証、特に微妙な振る舞いのニュアンスやイベントを検出するために、広範囲な手作業を必要とする。 日常的な買い物と潜在的な万引きを区別するといった、現実世界のアプリケーションにおける潜在的なリスクとルーチンの振る舞いを区別することの難しさは、さらにプロセスを複雑にする。 さらに、これらのモデルは、トレーニングデータの条件と大きく異なる実世界のシナリオに露出した場合、高い偽陽性率と不正確な事象検出を示す可能性がある。 これらのハードルを克服するために,我々は新しいゼロショットコンピュータビジョンシステムであるethosightを提案する。 Ethosightは、ユーザの要求と関心に関するセマンティックな知識に基づいて、クリーンなスレートで開始する。 局所ラベル親和性計算と推論誘導反復学習ループを用いて、Ethosightはシーンの詳細を推測し、ラベルセットを反復的に洗練する。 推論メカニズムは、GPT4のような大きな言語モデル、OpenNARS\cite{wang2013}\cite{wang2006}のようなシンボリック推論モデル、ハイブリッドシステムから派生することができる。 評価の結果,健康,安全,セキュリティなどの領域にまたがる40の複雑なユースケースにおいて,ethosightの有効性が示された。 本論文の本体内における詳細な結果とケーススタディと付録は,微妙でニュアンスな動作の検出と抽出において,コンピュータビジョンモデルの適応性とレジリエンスを高めるための有望な軌道を示すものである。

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