論文の概要: A Unified View of Abstract Visual Reasoning Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11068v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 20:52:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 19:03:42.154085
• Title: A Unified View of Abstract Visual Reasoning Problems
• Title（参考訳）: 抽象的視覚推論問題の一考察
• Authors: Mikołaj Małkiński, Jacek Mańdziuk,
• Abstract要約: タスクの統一的なビューを導入し、各インスタンスは、パネルの数、場所、役割に関する前提のない単一のイメージとしてレンダリングされる。 統一された視点の主な利点は、様々なタスクに適用可能な普遍的な学習モデルを開発する能力である。 Raven's Progressive Matrices と Visual Analogy Problems の4つのデータセットで実施された実験は、提案されたタスクの統一表現が、最先端のディープラーニング(DL)モデルや、より広範に、現代のDL画像認識方法に挑戦していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of Abstract Visual Reasoning (AVR) encompasses a wide range of problems, many of which are inspired by human IQ tests. The variety of AVR tasks has resulted in state-of-the-art AVR methods being task-specific approaches. Furthermore, contemporary methods consider each AVR problem instance not as a whole, but in the form of a set of individual panels with particular locations and roles (context vs. answer panels) pre-assigned according to the task-specific arrangements. While these highly specialized approaches have recently led to significant progress in solving particular AVR tasks, considering each task in isolation hinders the development of universal learning systems in this domain. In this paper, we introduce a unified view of AVR tasks, where each problem instance is rendered as a single image, with no a priori assumptions about the number of panels, their location, or role. The main advantage of the proposed unified view is the ability to develop universal learning models applicable to various AVR tasks. What is more, the proposed approach inherently facilitates transfer learning in the AVR domain, as various types of problems share a common representation. The experiments conducted on four AVR datasets with Raven's Progressive Matrices and Visual Analogy Problems, and one real-world visual analogy dataset show that the proposed unified representation of AVR tasks poses a challenge to state-of-the-art Deep Learning (DL) AVR models and, more broadly, contemporary DL image recognition methods. In order to address this challenge, we introduce the Unified Model for Abstract Visual Reasoning (UMAVR) capable of dealing with various types of AVR problems in a unified manner. UMAVR outperforms existing AVR methods in selected single-task learning experiments, and demonstrates effective knowledge reuse in transfer learning and curriculum learning setups.
• Abstract（参考訳）: AVR(Abstract Visual Reasoning)の分野は幅広い問題を含み、その多くが人間のIQテストに触発されている。 様々なAVRタスクは、タスク固有のアプローチである最先端のAVRメソッドをもたらす。 さらに、現代の手法では、各AVR問題インスタンスを全体ではなく、特定の場所と役割(コンテキスト対回答パネル)を持つ個々のパネルのセットとして、タスク固有の配置に従って事前に割り当てられている。 これらの高度に専門化されたアプローチは、最近特定のAVRタスクの解決に大きな進歩をもたらしたが、個別のタスクを考えると、この領域における普遍的な学習システムの開発を妨げる。 本稿では,AVRタスクの統一的なビューを導入し,各問題インスタンスをひとつのイメージとして描画する。 統一された視点の主な利点は、様々なAVRタスクに適用可能な普遍的な学習モデルを開発する能力である。 さらに,提案手法はAVR領域における伝達学習を本質的に促進する。 RavenのProgressive MatricesとVisual Analogy Problemsの4つのAVRデータセットと、AVRタスクの統一された表現が、最先端のDeep Learning (DL) AVRモデルおよびより広範に、現代のDL画像認識方法に挑戦していることを示している。 この課題に対処するために、様々な種類のAVR問題を統一的に処理できるUMAVR(Unified Model for Abstract Visual Reasoning)を導入する。 UMAVRは、選択された単一タスク学習実験において既存のAVR手法よりも優れており、伝達学習やカリキュラム学習における効果的な知識再利用を実証している。

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