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#777
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
VLN（AgentがSceneのランダムな位置からスタートし，自然言語の指令に従って指定な位置までナビゲーションを行う）タスクの手法．従来VLN手法は①Localな情報からNavigationを行うgreedyな策②Beam Searchを用いて広く探索を行う策があって，この文章でGlobalとLocal情報を同時に利用し，greedyながら過去の経路によりBacktrackもできる．
新規性
従来の①Local情報を利用したGreedyはLoopが発生してしまう問題点があり②Global情報を利用したBeam Searchベース手法はメモリーと処理時間的にコストが高い問題点がある．提案のFAST手法は局所的にgreedyだが，Backtrackするべきであるかどうかも同時に推定し，Global情報を利用したBacktrackができる．
結果
Room-to-RoomデータセットにおいてSOTAな精度を達成．かつ，従来の手法に良くあるある時点でLoopを発生してしまう問題点もうまく対応ができる．BeamSearchベースな手法よりは時間/メモリーのコストを削減できた．
その他（なぜ通ったか？等）
Greedy＋過去の経路情報を利用したBacktrack判断で経路探索を行う．考え方がシンプルで良い結果が得られた．また，提案のフレームワークはほかのVLNタスクへの適応も簡単にできる．
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