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#39
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
Vision-Language Navigation (VLN)タスクにおいてSOTAな精度を達成した新たなモデルの提案．提案モデルは4つの付加のSub-taskを導入し，SceneのSemantic情報を利用し，精度向上を達成．
新規性
①新たなSPL(Success weighted by Path Length)精度を達成；②VLNタスクにおいて，付加タスクの導入により精度向上させる工夫．
結果
①seen environmentにおいてBaselineより3.45% SPLを向上；②Finetuned on unseen 環境で従来のBaseline手法より65%, 4%向上できた．
その他（なぜ通ったか？等）
①Sub-taskを導入することにより，VLNタスクの既存手法で利用されてこなかった豊なSemantic Scene情報を利用可能にした．②VLNのChallengeに優勝；
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