AVoE：一个用于理解人工认知中期望违背的合成三维数据集
计算机视觉与模式识别
2021-11-18 v2 人工智能
摘要
认知推理与计算机视觉的近期工作使得期望违背(VoE)范式在合成数据集中日益流行。受婴儿心理学工作启发，研究者已开始评估模型区分预期场景与惊奇场景的能力，将其作为推理能力的标志。现有基于VoE的物理推理三维数据集仅提供视觉数据。然而，心理学家当前关于物理推理的认知模型揭示，婴儿会对物体及交互创建高层抽象表征。利用该知识，我们提出AVoE：一个基于VoE的合成三维数据集，为物理推理的五类事件提供来自多个新颖子类的刺激。与现有工作相比，AVoE配备了增强至视觉数据的抽象特征与规则的真值标签，为物理推理任务中的高层符号预测铺平道路。
引用
@article{arxiv.2110.05836,
title = {AVoE: A Synthetic 3D Dataset on Understanding Violation of Expectation for Artificial Cognition},
author = {Arijit Dasgupta and Jiafei Duan and Marcelo H. Ang and Cheston Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.05836},
year = {2021}
}
备注
Accepted at the NeurIPS Workshop for Physical Reasoning and Inductive Biases for the Real World