論文の概要: ViLLa: A Neuro-Symbolic approach for Animal Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14823v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 16:57:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.400755
• Title: ViLLa: A Neuro-Symbolic approach for Animal Monitoring
• Title（参考訳）: ViLLa: 動物モニタリングのためのニューロシンボリックアプローチ
• Authors: Harsha Koduri,
• Abstract要約: この研究は、解釈可能な動物モニタリングのために設計されたニューロシンボリックなフレームワークであるViLLaを紹介する。 ViLLaは、画像中の動物とその空間的位置を識別するための視覚的検出モジュール、自然言語クエリを理解するための言語、そしてそれらのクエリに論理ベースの推論を適用するシンボリック推論レイヤを統合する。 エンドツーエンドのブラックボックスモデルとは異なり、ViLLaは知覚、理解、推論を分離し、モジュール性と透明性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monitoring animal populations in natural environments requires systems that can interpret both visual data and human language queries. This work introduces ViLLa (Vision-Language-Logic Approach), a neuro-symbolic framework designed for interpretable animal monitoring. ViLLa integrates three core components: a visual detection module for identifying animals and their spatial locations in images, a language parser for understanding natural language queries, and a symbolic reasoning layer that applies logic-based inference to answer those queries. Given an image and a question such as "How many dogs are in the scene?" or "Where is the buffalo?", the system grounds visual detections into symbolic facts and uses predefined rules to compute accurate answers related to count, presence, and location. Unlike end-to-end black-box models, ViLLa separates perception, understanding, and reasoning, offering modularity and transparency. The system was evaluated on a range of animal imagery tasks and demonstrates the ability to bridge visual content with structured, human-interpretable queries.
• Abstract（参考訳）: 自然環境における動物集団のモニタリングには、視覚データと人間の言語クエリの両方を解釈できるシステムが必要である。 この研究は、解釈可能な動物モニタリング用に設計されたニューロシンボリック・シンボリック・フレームワークであるViLLa(Vision-Language-Logic Approach)を紹介する。 ViLLaは、画像中の動物とその空間的位置を識別する視覚的検出モジュール、自然言語クエリを理解するための言語パーサ、これらのクエリに論理ベースの推論を適用するシンボリック推論レイヤの3つのコアコンポーネントを統合している。 画像と「何匹の犬が現場にいるのか?」や「バッファローはどこにあるのか?」といった質問を与えられたシステムは、視覚的な検出を象徴的な事実に置き、事前に定義されたルールを使用してカウント、存在、位置に関する正確な答えを計算する。 エンドツーエンドのブラックボックスモデルとは異なり、ViLLaは知覚、理解、推論を分離し、モジュール性と透明性を提供する。 このシステムは、動物画像のタスクに基づいて評価され、構造化された人間の解釈可能なクエリで視覚コンテンツをブリッジできることを実証した。

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