Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorErdem, Mehmet Erkut
dc.contributor.authorAteş, Tayfun
dc.date.accessioned2021-11-24T11:45:46Z
dc.date.issued2021
dc.date.submitted2021-01-20
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/25638
dc.description.abstractVisual 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.tr_TR
dc.language.isoentr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectDeep learningtr_TR
dc.subjectComputer vision
dc.subjectNatural language processing
dc.subjectCognitive science
dc.subjectVisual question answering
dc.subjectIntuitive physics
dc.subjectCausal and temporal reasoning
dc.subject.lcshBilgisayar mühendisliğitr_TR
dc.titleTowards Understandıng Intuıtıve Physıcs Wıth Language And Vısıontr_en
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesistr_TR
dc.description.ozetÇok 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.tr_TR
dc.contributor.departmentBilgisayar Mühendisliğitr_TR
dc.embargo.termsAcik erisimtr_TR
dc.embargo.lift2021-11-24T11:45:46Z
dc.fundingYoktr_TR


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster