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来自MIT-IBM 沃森东说念主工智能执行室首席科学家淦创团队建议了新一代视觉推理数据集，该数据集建议了基于局部（part）的视觉推理，并交融了五类东说念主类融会推理任务：意见型推理，关系型推理，类比型推理，数学推理和物理推理。

东说念主类视觉感知的一个要津点是将视觉场景瓦解为物体，并进一步瓦解为物体的各个局部，从而酿成部分 - 举座档次结构。这种层级结构不错教导出丰富的语义意见和关系，从而在诠释和组织视觉信息方面，以及视觉感知和推理的泛化方面阐扬着紧要作用。然则，现存的视觉推理数据集主要留情总共这个词物体，而不是物体中的局部。由于更细粒度的意见、更丰富的几何联系和更复杂的物理关系，基于部分 - 举座档次结构的视觉推理比以物体举座为中心的推理更具挑战性。

因此，为了更好地阐释和浮现基于局部的意见和关系，本文引入了一个新的名为 PTR 的大限度会诊型视觉推理数据集。PTR 包含约莫七万 RGBD 合成图像，带联系于语义实例分割、神采属性、空间和几何联系以及某些物理属性（举例沉稳性）的物体和局部标注。这些图像配有五种类型的问题：意见型推理，关系型推理，类比型推理，数学推理和物理推理。这些类型均来自于东说念主类融会推理的紧要方面，但在以往的责任中并莫得被充分探索过。

本文在这个数据集上考试了几个起初进的视觉推理模子。酌量者不雅察到它们的进展远远不足东说念主类进展，异常是在一些较新的推理类型（举例几何，物理问题）任务上。该酌量期待这个数据集大要促进机器推理向更复杂的东说念主类融会推理股东。

论文地址：http://ptr.csail.mit.edu/assets/ptr.pdf 名目主页：http://ptr.csail.mit.edu

1、布景先容

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视觉推理条目机器通过不雅察给定的场景往复复推理问题。连年来，由于在当然数据中存在大宗的噪声和偏差，酌量东说念主员合成数据集。合成数据集的生成是实足可控的，因此酌量者更容易会诊推理模子中的不足。CLEVR[1] 是这类数据聚拢的代表。然则，各样视觉推理模子在 CLEVR 上的准确率照旧趋近饱胀，这是因为 CLEVR 数据集的推理局限于感知层面，远远逾期于东说念主类在融会层面的推理才智。因此，本文建议了新一代视觉推理数据集，专注于对东说念主类来说相对容易，但在机器推理界限还莫得被充分发掘的新任务。

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同期，之前的视觉推理数据集主要留情物体的举座特征，而不太强调详备的局部浮现。然则，激情学字据标明，东说念主类会将视觉场景瓦解为部分 - 举座档次结构。因此，本文建议的数据集主要专注于举座 - 部分关系的推理。

图二：PTR 数据集先容

2、数据集先容

PTR 数据集有七万的 RGBD 图片和 70 万基于这些图片的问题。本文作家提供了详备的图片标注，包括语义实例分割、几何、物理气象的标注。数据集的生成接管了紧密的偏差和噪声扬弃。

下图回想了 PTR 数据集涵盖的意见。

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图三：PTR 数据聚拢的意见

不错看出，PTR 数据集具有丰富的融会层面的意见和关系。在物体举座方面，具有空间关系、物理气象等意见，在局部方面，有几何联系等意见。举座 - 部分的加入大大加多了视觉推理的档次性和丰富性。

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PTR 数据集包含了五类问题：意见型推理，关系型推理，类比型推理，数学推理和物理推理。

2.1 意见型推理

主要检会机器关于举座 - 部分的意见和关系的浮现。

2.2 关系型推理

主要检会机器关于物体之间的空间关系，和局部之间的几何联系的浮现。

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2.3 类比型推理

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主要检会机器能否将物体之间 / 局部之间的关系移动到其他物体 / 局部上。

2.4 数学推理

主要检会机器能否对场景进行数学推理。

2.5 物理推理

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主要检会机器能否对物体的物理气象作出判断。

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3、执行部分

本文考试了几个 SOTA 视觉推理模子在该数据集上的成果，包括 NS-VQA[2], MDETR[3], MAC[4] 等。

图四：执行扫尾

其中大小比2：1，奇偶比2：1，和值12，跨度5。

从扫尾不错看出，视觉推理模子的成果要远远低于东说念主类进展。其中 NS-VQA 用到了 ground-truth 分割、语义等老师模子。然则，在较难的问题举例物理、几何上头成果仍然很差。

为进一步酌量该扫尾开端于感知上的不正确如故融会推理上的才智欠缺，本文对 NS-VQA 模子进行了消融酌量。

图五：NS-VQA 模子的消融酌量

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扫尾标明，即便领有完整的感知才智并赐与该模子总共需要的物体、局部分割，模子在几何、类比、物理问题上成果依旧不乐不雅。

执行标明新款皇冠suv图片，该酌量数据集对翌日机器若何进行和东说念主类相同的融会推理，异常是在一些比拟难的物理、聚拢问题上进行推理，建议了突出紧要的主张。