- …
- …
#8
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
VLNタスクの視覚及びInstruction情報の不確定性から，従来のVLNタスクの手法は経路探索時にRandomやInefficientなActionを予測される場合がある．Humanが似た場合において，Activeで周りの視覚情報からNaviのHintを得られる．提案手法はHumanの行動をまねし強化学習を使ったActive visual information gathering手法を提案．
新規性
新しいVLN手法の提案．提案手法は経路探索の有効性を向上できる．提案手法は具体的に3部分から構成：①whenとwhereで視覚をexploreする必要があるかを決定；②exploration時にどのような情報が必須なのかを判断；③exploration後にどうやってnavigation decisionを調整する．
結果
提案手法は効率良くexplorationできることを示した．またR2Rデータセットにおいて、3種類のVLN設定：①Single run；②pre-exploration; ③beam searchで良い精度を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
論文の構成が理解しやすくて、図がきれい．
- …
- …