論文の概要: Causal reasoning in typical computer vision tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13992v2
• Date: Mon, 31 Jul 2023 02:53:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 19:43:41.768501
• Title: Causal reasoning in typical computer vision tasks
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンタスクにおける因果推論
• Authors: Kexuan Zhang, Qiyu Sun, Chaoqiang Zhao and Yang Tang
• Abstract要約: 因果理論は、データバイアスの影響を受けない本質的な因果構造をモデル化し、突発的な相関を避けるのに有効である。 本稿では,一般的な視覚・視覚言語タスクにおける既存の因果的手法(セグメンテーション,オブジェクト検出,画像キャプションなど)を包括的にレビューすることを目的とする。 今後のロードマップも提案され、因果論の開発と他の複雑なシーンやシステムへの応用が促進される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.95181390654463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has revolutionized the field of artificial intelligence. Based on the statistical correlations uncovered by deep learning-based methods, computer vision has contributed to tremendous growth in areas like autonomous driving and robotics. Despite being the basis of deep learning, such correlation is not stable and is susceptible to uncontrolled factors. In the absence of the guidance of prior knowledge, statistical correlations can easily turn into spurious correlations and cause confounders. As a result, researchers are now trying to enhance deep learning methods with causal theory. Causal theory models the intrinsic causal structure unaffected by data bias and is effective in avoiding spurious correlations. This paper aims to comprehensively review the existing causal methods in typical vision and vision-language tasks such as semantic segmentation, object detection, and image captioning. The advantages of causality and the approaches for building causal paradigms will be summarized. Future roadmaps are also proposed, including facilitating the development of causal theory and its application in other complex scenes and systems.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは人工知能の分野に革命をもたらした。 深層学習に基づく手法で明らかになった統計的相関に基づき、コンピュータビジョンは自動運転やロボティクスといった分野において大きな成長をもたらした。 深層学習の基礎であるにもかかわらず、そのような相関関係は安定ではなく、制御されていない要因に影響を受けやすい。 事前知識のガイダンスがないと、統計的相関は容易に素早い相関に変わり、共同設立者を引き起こす。 その結果、研究者は因果理論による深層学習の手法を強化しようとしている。 因果理論は、データバイアスに影響を受けない固有の因果構造をモデル化し、スプリアス相関を避けるのに有効である。 本稿では,セマンティックセグメンテーション,オブジェクト検出,画像キャプションといった視覚・視覚言語タスクにおける既存の因果法を総合的に検討することを目的とした。 因果関係の利点と因果関係のパラダイムを構築するためのアプローチを要約する。 今後のロードマップも提案され、因果理論の開発と他の複雑なシーンやシステムへの応用が促進される。

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