Abductive reasoning aims to make the most likely inference for a given set of incomplete observations. In this work, we propose a new task called abductive action inference, in which given a situation, the model answers the question `what actions were executed by the human in order to arrive in the current state?'. Given a state, we investigate three abductive inference problems: action set prediction, action sequence prediction, and abductive action verification. We benchmark several SOTA models such as Transformers, Graph neural networks, CLIP, BLIP, end-to-end trained Slow-Fast, and Resnet50-3D models. Our newly proposed object-relational BiGED model outperforms all other methods on this challenging task on the Action Genome dataset. Codes will be made available.


翻译:摘要:Abductive推理旨在对给定的不完整观察进行最可能的推断。在本文中,我们提出了一个新的任务,称为Abductive行动推理,其中模型在给定情况下回答问题“人类执行了哪些行动,以达到当前状态?”在给定状态下,我们研究了三个Abductive 推理问题:行动集预测、行动序列预测和Abductive行动验证。我们对几个最先进的模型进行了基准测试,例如Transformers、Graph神经网络、CLIP、BLIP、端到端训练的Slow-Fast和Resnet50-3D模型。我们新提出的对象关系BiGED模型在Action Genome数据集上表现出色,胜过所有其他方法。代码将会公开发布。

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