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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KO11003001-20230304-0032  
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本文公開日
 
タイトル
タイトル 市街地での移動指示理解タスクにおける UNITER Regressor による目標位置予測  
カナ シガイチ デノ イドウ シジ リカイ タスク ニ オケル UNITER Regressor ニ ヨル モクヒョウ イチ ヨソク  
ローマ字 Shigaichi deno idō shiji rikai tasuku ni okeru UNITER Regressor ni yoru mokuhyō ichi yosoku  
別タイトル
名前  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 畑中, 駿平  
カナ ハタナカ, シュンペイ  
ローマ字 Hatanaka, Shunpei  
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 32  
終了ページ 32  
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
Recent advancement of vehicle automation technology is expected to improve the interaction between human and mobility modes. As the promising means, language-based/vision-and-language navigation and referring expression comprehension (REC) approaches have been studied. While most existing approaches identifies reference target, almost no methods can predict target position (destination) for the mobility. In this work, we extend the UNITER architecture to a multimodal regressor and train the model on the extended Talk2Car-STOP dataset with target position annotations. The experimental results show the effectiveness of the proposed method.
 
目次

 
キーワード
Understanding Navigation Instructions  

Target Position  

UNITER Regressor  
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-7
 
言語
日本語  

英語  
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 14:25:35  
作成日
Feb 20, 2024 14:25:35  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
Feb 20, 2024    インデックス 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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