Towards understanding intuitive physics with language and vision
Dil ve görmeyi kullanarak sezgisel fiziği anlamaya çalışmak
- Tez No: 692501
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ERKUT ERDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Çok kipli yapay muhakeme görevlerinin en zorlularından biri de görsel soru cevaplamadır. Bu problemde makinenin verilen bir görüntü ya da video hakkında sorulan soruya doğru cevap vermesi beklenmektedir. Soruya doğru cevap verebilmesi için, makinenin sahneyi iyi anlaması, sahnedeki varlıklar ve varlıklar arası ilişkiler hakkında doğru yargılara varması gerekmektedir. Görsel soru cevaplama üzerine çıkmış yapay veri kümeleri genellikle sabit görüntüler üzerinedir ve sadece modellerin uzamsal muhakeme yeteneklerini ölçmektedir. Bu tarz sabit sahnelerde ise makine, soruya doğru cevap vermek için sahnedeki varlıkların fiziksel özelliklerini öğrenmek zorunda değildir. Öte yandan, bu veri kümelerini kullanarak modellerin sezgisel fizik ya da zamansal ve nedensel muhakeme yeteneklerinin olup olmadığını ölçmek mümkün değildir. Bu tez kapsamında, bu yetenekleri de ölçebilmek adına; soruları ve görselleri, yapay ve otomatik yollarla elde edilmiş, CRAFT adında yeni bir veri kümesi oluşturulmuştur. CRAFT içindeki yaklaşık 38000 adet soru ve video çifti, yine yaklaşık olarak 3000 adet hareketli sahne videolarından oluşturulmuştur. Bu videolar, farklı sayıda hareketli varlık içeren on farklı iki-boyutlu sahne düzeninden sentetik bir biçimde oluşturulmuştur. CRAFT soruları hazırlanırken ise daha önce de çalışılmış iki adet soru kategorisinin (betimsel ve karşıolgusal) yanında bilişsel bilimlerdeki nedensel ilişkilerin temsillerinden de ilham alınarak daha önce çalışılmamış yeni soru kategorileri (sebebiyet, kolaylaştırma ve engelleme) de eklenerek toplam beş adet soru kategorisi yaratılmıştır. Bu video ve soru çiftleri hazırlanırken özellikle insanlar için kolay ama makineler için zor olmasına dikkat edilmiştir. Bu iddiayı savunmak için de CRAFT soruları hem seçilmiş yapay modellere hem de 12 yetişkin katılımcıya sorulmuştur. Deneysel sonuçlarda ise videolarla ilgili soruların insanlar tarafından kolayca cevaplanabilmesi ve yapay modellerin benzer sezgisel fizik yeteneğine kolayca erişememesi gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Visual question answering (VQA) is one of the difficult tasks in multimodal machine reasoning. VQA requires machines to provide correct answers to questions about an image or a video. Here, the machine should perceive the scene and infer true judgements on the relationships between different entities. Recent benchmarks on VQA have been mostly proposed for static images and they only question spatial reasoning capabilities of artificial models. In other words, it is not a requirement for the machines to learn the physical properties of objects and understand different physical relationships among them. Hence, it is not possible to evaluate whether the models have intuitive physics or causal and temporal reasoning capabilities using these datasets. This thesis proposes a new benchmark, CRAFT, which is designed to evaluate these capabilities of artificial intelligence models. In particular, it comprises of 38K video and question pairs that are automatically generated from 3K videos of dynamic scenes. These scenes are synthetically created using a physics engine by considering ten different two-dimensional scene layouts containing variable number of dynamic objects. While generating the questions in CRAFT, we consider five different categories, two of those (descriptive and counterfactual) have been investigated in earlier works. However, in our work, we have introduced three new question categories (cause, enable, and prevent) which are proposed inspired by the representations of causal relationships in cognitive science. A special attention has been given to data generation process to focus on creating questions which are easy to solve by humans, but difficult for machines. In order to support this claim, CRAFT questions are asked to both artificial models and 12 adult participants. Our experimental results demonstrate that although the tasks seem intuitive for human participants, there is a large gap between them and the most successful artificial model.
Benzer Tezler
- Biyomagnetik olaylar
Başlık çevirisi yok
M.TOGAN ÇANDIR
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. İNCİ AKKAY
- Le rapport des droits de l'homme au politique: Lefort et Rancière
İnsan haklarının politik-olan bağlantısı: Lefort ve Rancière
EYLEM YOLSAL MURTEZA
Doktora
Fransızca
2022
FelsefeGalatasaray ÜniversitesiFelsefe Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİYE KARABÜK KOVANLIKAYA
- Trabzon kentsel dokusunda morfolojik analiz
Morphological analysis of the built environment in Trabzon
PELİN DURSUN
Doktora
Türkçe
2002
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSÜN SAĞLAMER
- Design as making: Integration of design development and fabrication through human-computer interaction
Yaparak tasarlama: insan bilgisayar etkileşimi ile tasarım ve imalat süreçlerini bütünleştirme
SERDAR AŞUT
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA