論文の概要: Learning to Visually Connect Actions and their Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10805v1
• Date: Fri, 19 Jan 2024 16:48:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 15:07:15.420920
• Title: Learning to Visually Connect Actions and their Effects
• Title（参考訳）: アクションを視覚的に結びつける学習とその効果
• Authors: Eric Peh, Paritosh Parmar, Basura Fernando
• Abstract要約: 本稿では,映像理解における視覚的結合行動とその効果(CATE)について紹介する。 CATEは、タスク計画やデモからの学習といった分野に応用できる。 本稿では,アクション選択やアクション仕様など,CATEに基づくタスクの定式化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.094967383744805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce the novel concept of visually Connecting Actions and Their Effects (CATE) in video understanding. CATE can have applications in areas like task planning and learning from demonstration. We propose different CATE-based task formulations, such as action selection and action specification, where video understanding models connect actions and effects at semantic and fine-grained levels. We observe that different formulations produce representations capturing intuitive action properties. We also design various baseline models for action selection and action specification. Despite the intuitive nature of the task, we observe that models struggle, and humans outperform them by a large margin. The study aims to establish a foundation for future efforts, showcasing the flexibility and versatility of connecting actions and effects in video understanding, with the hope of inspiring advanced formulations and models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,映像理解における視覚的結合行動とその効果(CATE)について紹介する。 CATEは、タスク計画やデモからの学習といった分野に応用できる。 本稿では,アクション選択やアクション仕様など,さまざまなcateベースのタスク定式化を提案し,ビデオ理解モデルが意味的および細かなレベルでアクションと効果を関連付ける。 異なる定式化が直感的な動作特性を捉えた表現を生み出すことを観察する。 また、アクション選択およびアクション仕様のための様々なベースラインモデルも設計する。 タスクの直感的な性質にもかかわらず、モデルが苦労し、人間が大きなマージンでそれらを上回ります。 本研究は,映像理解における行動と効果の結合の柔軟性と汎用性を実証し,先進的な定式化とモデルの実現を目指して,今後の取り組みの基盤を確立することを目的とする。

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