慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)KeiO Associated Repository of Academic resources

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KO11003001-20230304-0028  
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本文公開日
 
タイトル
タイトル 生活支援ロボットによる参照表現理解モデルの構築  
カナ セイカツ シエン ロボット ニ ヨル サンショウ ヒョウゲン リカイ モデル ノ コウチク  
ローマ字 Seikatsu shien robotto ni yoru sanshō hyōgen rikai moderu no kōchiku  
別タイトル
名前  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 吉田, 悠  
カナ  
ローマ字  
所属 慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻  
所属(翻訳)  
役割  
外部リンク  

名前 杉浦, 孔明  
カナ スギウラ, コウメイ  
ローマ字 Sugiura, Kōmei  
所属 慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻  
所属(翻訳)  
役割  
外部リンク  
 
出版地
横浜  
出版者
名前 慶應義塾大学AI・高度プログラミングコンソーシアム  
カナ ケイオウ ギジュク ダイガク AI・コウド プログラミング コンソーシアム  
ローマ字 Keiō gijuku daigaku AI kōdo puroguramingu konsōshiamu  
日付
出版年(from:yyyy) 2023  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
 
上位タイトル
名前 AICカンファレンス予稿集  
翻訳  
 
 
2023  
 
開始ページ 28  
終了ページ 29  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
本研究では,物体操作指示文に対する対象物体のセグメンテーションマスクを生成するモデルの開発を行った.このタスクは,ユーザの指示が曖昧であることや,複数の候補が存在する可能性があることから,挑戦的な課題である.本論文では,既存手法の計算コストを削減しつつ,性能を向上させるため,Language-Aware Conv-Attentional Transformers with box-supervision(LACT-BS) モデルを提案する.本手法は,標準的な評価尺度と計算効率においてベースライン手法を上回る性能を達成した.
 
目次

 
キーワード
Referring Expression Segmentation  

box-supervised  

multimodal language processing  
NDC
 
注記
会議名 : AICカンファレンス2023
開催地 : 慶應義塾大学日吉キャンパス
日時 : 2023年3月4日
第2章ポスター発表要旨
ポスター要旨-4
 
言語
日本語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Conference Paper  
著者版フラグ
publisher  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
Feb 20, 2024 14:29:44  
作成日
Feb 20, 2024 14:25:34  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
Feb 20, 2024    インデックス を変更
Feb 20, 2024    著者 名前,著者 カナ,著者 ローマ字,著者 所属,著者 所属(翻訳),著者 役割,著者 外部リンク,注記 注記 を変更
 
インデックス
/ Public / グローバルリサーチインスティテュート / AICカンファレンス予稿集 / 2023
 
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