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#10
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
従来のVLNタスクで選択できる視点とAgentの姿勢が離散的である．この研究で視点やAgentの姿勢などが学習するように設定され，もっとリアル環境と近いcontinuous environmentのVLNタスク・データセットを提案．複数の従来手法を実装した結果，従来のVLNタスク設定の問題点を複数指摘した(例：VLNで学習しVLN-CEでの汎化性能が低い)．
新規性
①従来のVLNタスク設定と比べ，提案のVLN-CEがknown environment topologyの仮定とperfect agent localizationの仮定を取り消し，もっとリアル環境に近い連続な観測設定をした．②従来のVLNタスクで得られたProgressがOverestimatedしている可能性があると指摘．
結果
従来の複数の手法を提案VLN-CEで実験し、VLN-CEがVLNよりChallengeである結果を示した．また，従来の手法をVLNで学習し、VLN-CEで遷移した結果が低かったことから，VLNの設定を問題視するべきと指摘．
その他（なぜ通ったか？等）
AI Habitatがあるから、Continous設定で実験できるようになった．Dhruvグループの研究．
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