挑战人类认知推理新任务，MIT等联合提出新一代视觉推理数据集机器之心专栏加州大学洛杉矶

机器之心专栏
加州大学洛杉矶分校、MIT、斯坦福等
来自MIT-IBM沃森人工智能实验室首席科学家淦创团队提出了新一代视觉推理数据集，该数据集提出了基于局部（part）的视觉推理，并融合了五类人类认知推理任务：概念型推理，关系型推理，类比型推理，数学推理和物理推理。
人类视觉感知的一个关键点是将视觉场景解析为物体，并进一步解析为物体的各个局部，从而形成部分-整体层次结构。这种层级结构可以诱导出丰富的语义概念和关系，从而在解释和组织视觉信息方面，以及视觉感知和推理的泛化方面发挥着重要作用。然而，现有的视觉推理数据集主要关注整个物体，而不是物体中的局部。由于更细粒度的概念、更丰富的几何关系和更复杂的物理关系，基于部分-整体层次结构的视觉推理比以物体整体为中心的推理更具挑战性。
因此，为了更好地阐释和理解基于局部的概念和关系，本文引入了一个新的名为PTR的大规模诊断型视觉推理数据集。 PTR包含大约七万RGBD合成图像，带有关于语义实例分割、颜色属性、空间和几何关系以及某些物理属性（例如稳定性）的物体和局部标注。这些图像配有五种类型的问题：概念型推理，关系型推理，类比型推理，数学推理和物理推理。这些类型均来自于人类认知推理的重要方面，但在以往的工作中并没有被充分探索过。
本文在这个数据集上检验了几个最先进的视觉推理模型。研究者观察到它们的表现远远不及人类表现，特别是在一些较新的推理类型（例如几何，物理问题）任务上。该研究期待这个数据集能够促进机器推理向更复杂的人类认知推理推进。

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论文地址：http://ptr.csail.mit.edu/assets/ptr.pdf项目主页：http://ptr.csail.mit.edu1背景介绍
视觉推理要求机器通过观察给定的场景来回答推理问题。近年来，由于在自然数据中存在大量的噪声和偏差，研究人员合成数据集。合成数据集的生成是完全可控的，因此研究者更容易诊断推理模型中的不足。 CLEVR[1]是这类数据集中的代表。然而，各类视觉推理模型在CLEVR上的准确率已经趋近饱和，这是因为CLEVR数据集的推理局限于感知层面，远远落后于人类在认知层面的推理能力。因此，本文提出了新一代视觉推理数据集，专注于对人类来说相对容易，但在机器推理领域还没有被充分发掘的新任务。
同时，之前的视觉推理数据集主要关注物体的整体特征，而不太强调详细的局部理解。然而，心理学证据表明，人类会将视觉场景解析为部分-整体层次结构。因此，本文提出的数据集主要专注于整体-部分关系的推理。

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图二：PTR数据集介绍
2数据集介绍
PTR数据集有七万的RGBD图片和70万基于这些图片的问题。本文作者提供了详细的图片标注，包括语义实例分割、几何、物理状态的标注。数据集的生成采取了精细的偏差和噪声控制。
下图总结了PTR数据集涵盖的概念。

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图三：PTR数据集中的概念
可以看出， PTR数据集具有丰富的认知层面的概念和关系。在物体整体方面，具有空间关系、物理状态等概念，在局部方面，有几何关系等概念。整体-部分的加入大大增加了视觉推理的层次性和丰富性。