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#194
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
Visual Navigation タスクのためのtopological representationsを提案．提案フレームワークは①semantics; ②geometric reasoning両方を利用したGraph構造であり，よりLong-horizonのナビゲーションを行える．既存手法より大幅な精度を向上できた．
新規性
Visual Navigationに活用できる非RL-basedなNavigation手法の提案．従来のRL-based手法と比べより明確的にSemantic情報と幾何情報を利用し，信頼性や安定性が高い．また，RL-basedな手法と比べ、Unknown環境への汎化性能が期待できる．
結果
①Gibson datasetにおいて従来の手法より大幅にSPL, Succなどの指標を更新できた．②定性実験により、提案手法が統計的Semantic情報を活用していることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
提案のNeural Topological SLAMの安定性や学習しやすさが従来のVisual Navigation系でよく使われているRL－ベースの手法より優れている．
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