論文の概要: MECD+: Unlocking Event-Level Causal Graph Discovery for Video Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07227v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 11:28:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:24:12.517603
• Title: MECD+: Unlocking Event-Level Causal Graph Discovery for Video Reasoning
• Title（参考訳）: MECD+:ビデオ推論のためのイベントレベル因果グラフディスカバリのアンロック
• Authors: Tieyuan Chen, Huabin Liu, Yi Wang, Yihang Chen, Tianyao He, Chaofan Gan, Huanyu He, Weiyao Lin,
• Abstract要約: 新しいタスクとデータセットであるMulti-Event Causal Discovery (MECD)を導入する。 時系列的に長いビデオに分散したイベント間の因果関係を明らかにすることを目的としている。 我々は,効率的なマスクベースの事象予測モデルを用いて,Granger Causality法にインスパイアされた新しいフレームワークを考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.209265930309854
• License:
• Abstract: Video causal reasoning aims to achieve a high-level understanding of videos from a causal perspective. However, it exhibits limitations in its scope, primarily executed in a question-answering paradigm and focusing on brief video segments containing isolated events and basic causal relations, lacking comprehensive and structured causality analysis for videos with multiple interconnected events. To fill this gap, we introduce a new task and dataset, Multi-Event Causal Discovery (MECD). It aims to uncover the causal relations between events distributed chronologically across long videos. Given visual segments and textual descriptions of events, MECD identifies the causal associations between these events to derive a comprehensive and structured event-level video causal graph explaining why and how the result event occurred. To address the challenges of MECD, we devise a novel framework inspired by the Granger Causality method, incorporating an efficient mask-based event prediction model to perform an Event Granger Test. It estimates causality by comparing the predicted result event when premise events are masked versus unmasked. Furthermore, we integrate causal inference techniques such as front-door adjustment and counterfactual inference to mitigate challenges in MECD like causality confounding and illusory causality. Additionally, context chain reasoning is introduced to conduct more robust and generalized reasoning. Experiments validate the effectiveness of our framework in reasoning complete causal relations, outperforming GPT-4o and VideoChat2 by 5.77% and 2.70%, respectively. Further experiments demonstrate that causal relation graphs can also contribute to downstream video understanding tasks such as video question answering and video event prediction.
• Abstract（参考訳）: ビデオ因果推論は、因果的視点からビデオの高レベルな理解を達成することを目的としている。 しかし、主に質問応答パラダイムで実行され、孤立したイベントと基本的な因果関係を含む短いビデオセグメントに焦点を当て、複数の相互接続されたイベントを持つビデオの包括的かつ構造化された因果関係解析を欠いている。 このギャップを埋めるために、新しいタスクとデータセット、Multi-Event Causal Discovery (MECD)を導入します。 時系列的に長いビデオに分散したイベント間の因果関係を明らかにすることを目的としている。 イベントの視覚的セグメントとテキスト的記述から、MECDはこれらのイベント間の因果関係を識別し、なぜ、どのようにして結果イベントが発生したかを説明する包括的で構造化されたイベントレベルのビデオ因果グラフを導出する。 我々は,MECDの課題に対処するために,効率的なマスクベースのイベント予測モデルを組み込んだ,Granger Causality法に触発された新しいフレームワークを考案した。 前提イベントがマスクされている場合と、マスクされていない場合の予測結果イベントを比較することで因果関係を推定する。 さらに,前ドア調整や逆ファクト推論などの因果推論技術を統合し,因果関係の解明や因果関係の解明など,MECDの課題を軽減する。 さらに、より堅牢で一般化された推論を行うためにコンテキストチェーン推論が導入される。 GPT-4o と VideoChat2 をそれぞれ5.77% と 2.70% で比較した。 さらなる実験により、因果関係グラフは、ビデオ質問応答やビデオイベント予測といった下流の映像理解タスクにも寄与することが示された。

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