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KO11003001-20230304-0050  
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本文公開日
 
タイトル
タイトル Relational Future Captioning Model for explaining likely collisions in daily tasks  
カナ  
ローマ字  
別タイトル
名前  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 神原, 元就  
カナ カンバラ, モトナリ  
ローマ字 Kambara, Motonari  
所属 慶應義塾大学  
所属(翻訳) Keio University  
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, Komei  
所属 慶應義塾大学  
所属(翻訳) Keio University  
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 50  
終了ページ 54  
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
Domestic service robots that support daily tasks are a promising solution for elderly or disabled people. It is crucial for domestic service robots to explain the collision risk before they perform actions. In this paper, our aim is to generate a caption about a future event. We propose the Relational Future Captioning Model (RFCM), a crossmodal language generation model for the future captioning task. The RFCM has the Relational Self-Attention Encoder to extract the relationships between events more effectively than the conventional self-attention in transformers. We conducted comparison experiments, and the results show the RFCM outperforms a baseline method on two datasets.
 
目次

 
キーワード
Future Captioning  

Domestic Service Robots  

Relational Self-Attention  
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3章既発表セッション要旨
既発表要旨-3
 
言語
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 14:32:45  
作成日
Feb 20, 2024 14:25:36  
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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