Visual representation learning is ubiquitous in various real-world applications, including visual comprehension, video understanding, multi-modal analysis, human-computer interaction, and urban computing. Due to the emergence of huge amounts of multi-modal heterogeneous spatial/temporal/spatial-temporal data in big data era, the lack of interpretability, robustness, and out-of-distribution generalization are becoming the challenges of the existing visual models. The majority of the existing methods tend to fit the original data/variable distributions and ignore the essential causal relations behind the multi-modal knowledge, which lacks an unified guidance and analysis about why modern visual representation learning methods are easily collapse into data bias and have limited generalization and cognitive abilities. Inspired by the strong inference ability of human-level agents, recent years have therefore witnessed great effort in developing causal reasoning paradigms to realize robust representation and model learning with good cognitive ability. In this paper, we conduct a comprehensive review of existing causal reasoning methods for visual representation learning, covering fundamental theories, models, and datasets. The limitations of current methods and datasets are also discussed. Moreover, we propose some prospective challenges, opportunities, and future research directions for benchmarking causal reasoning algorithms in visual representation learning. This paper aims to provide a comprehensive overview of this emerging field, attract attention, encourage discussions, bring to the forefront the urgency of developing novel causal reasoning methods, publicly available benchmarks, and consensus-building standards for reliable visual representation learning and related real-world applications more efficiently.


翻译:视觉代表学习在现实世界的各种应用中无处不在,包括视觉理解、视频理解、多模式分析、人-计算机互动和城市计算。由于在大数据时代出现了大量多模式的多式空间/时空/空间时空数据,缺乏解释性、稳健性和分配外的概括化正在成为现有视觉模型的挑战。大多数现有方法往往适合原始数据/可变分布,忽视了多模式知识背后的基本因果关系,而多模式知识缺乏统一的指导和分析,而现代视觉代表学习方法为何很容易崩溃为数据偏向,一般化和认知能力有限。由于在高数据时代出现了大量多模式的多模式不同空间/时空/空间时空时空数据,因此近年来在制订因果推理学范则方面作出了巨大努力,以便以良好的认知能力实现强有力的代表性和模型学习。在本文件中,我们全面审查了视觉代表学习的现有因果关系方法,包括基本理论、模型和数据集。目前方法和数据集的局限性也得到了讨论。此外,由于人-级代表的强大推理学能力,我们为正在形成的实地研究提供了一些前瞻性的理性研究方向。

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