SymAnt用符号先验预测长时程动作

SymAnt 作者提出一种神经符号方法 SymAnt，把神经网络与场景图、知识图的符号推理结合，从短观测视频预测长时程未来动作序列。给定一段短视频，SymAnt 对两张图做联合搜索构建符号上下文，统一推理空间关系、物体属性、可供性与相关动作，并将该上下文作为迭代精化过程的先验；用户可直接编辑底层知识来调整预测，无需再训练。 作者称，在 Breakfast、50 Salads、EPIC-KITCHENS、EGTEA Gaze+ 和 Assembly101 五个数据集上的实验显示该方法有效，尤其在只有短观测上下文时。该工作以 arXiv 预印本形式发布，尚未见同行评议或独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。