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【TPAMI 2023 | 跨模态因果干预实现鲁棒可信的事件级问答推理】

•论文信息：《Cross-Modal Causal Relational Reasoning for Event-Level Visual Question Answering》Yang Liu, Liang Lin(中山大学)
•论文链接：https://t.cn/A6pKnaGQ
▪代码链接：github.com/HCPLab-SYSU/CMCIR
•因果驱动的视觉-语言推理开源框架#Causal-VLReasoning#：github.com/HCPLab-SYSU/Causal-VLReasoning
•概述：首次在事件级问答推理任务中探索了#跨模态因果关系发现#的可能性，在#结构因果图#（Structural Causal Model, SCM）的视角下，创新性地引入了#视觉因果前门干预#和#语言后门因果干预#模型，以增强事件级问答推理模型的鲁棒性和可信性。该研究的重要意义在于为未来探索如何利用因果范式提升多模态大模型的鲁棒性、可解释性和可信性提供了思路和启发。

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Via.中山大学图书馆