論文の概要: Answerability Fields: Answerable Location Estimation via Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18497v1
• Date: Fri, 26 Jul 2024 04:02:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-29 14:29:54.695628
• Title: Answerability Fields: Answerable Location Estimation via Diffusion Models
• Title（参考訳）: 解答可能性場:拡散モデルによる解答可能な位置推定
• Authors: Daichi Azuma, Taiki Miyanishi, Shuhei Kurita, Koya Sakamoto, Motoaki Kawanabe,
• Abstract要約: 本研究では,複雑な屋内環境における解答可能性を予測する新しい手法Answerability Fieldsを提案する。 本研究は,現場下での作業指導における解答性フィールドの有効性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.234108543963568
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In an era characterized by advancements in artificial intelligence and robotics, enabling machines to interact with and understand their environment is a critical research endeavor. In this paper, we propose Answerability Fields, a novel approach to predicting answerability within complex indoor environments. Leveraging a 3D question answering dataset, we construct a comprehensive Answerability Fields dataset, encompassing diverse scenes and questions from ScanNet. Using a diffusion model, we successfully infer and evaluate these Answerability Fields, demonstrating the importance of objects and their locations in answering questions within a scene. Our results showcase the efficacy of Answerability Fields in guiding scene-understanding tasks, laying the foundation for their application in enhancing interactions between intelligent agents and their environments.
• Abstract（参考訳）: 人工知能とロボティクスの進歩を特徴とし、機械が環境と対話し理解できるようにする時代は、重要な研究課題である。 本稿では,複雑な屋内環境における応答性予測手法であるAnswerability Fieldsを提案する。 3D質問応答データセットを活用することで、ScanNetのさまざまなシーンや質問を含む、総合的なAnswerability Fieldsデータセットを構築します。 拡散モデルを用いて、対象物とその位置がシーン内の質問に答えることの重要性を実証し、これらの解答性フィールドを推論し、評価した。 本研究は,シーン理解タスクの指導における解答性フィールドの有効性を実証し,知的エージェントと環境との相互作用を強化するための基礎を築き上げたものである。

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