Att hänvisa till objekt på ett naturligt och otvetydigt sätt är avgörande för en effektiv människa-robot interaktion. Tidigare forskning om lärande-baserade referensuttryck har främst fokuserat på förståelse uppgifter, medan genererande referensuttryck är fortfarande mestadels begränsad till regel-baserade metoder. I detta arbete föreslår vi en tvåstegsstrategi som bygger på djupt lärande för att uppskatta rumsliga relationer för att beskriva ett objekt naturligt och otvetydigt med ett hänvisningsuttryck. Vi jämför vår metod med toppmodern algoritm i tvetydiga miljöer (t.ex. miljöer som inkluderar mycket liknande objekt med liknande relationer). Vi visar att vår metod genererar hänvisningsuttryck som människor tycker är mer exakta (-30% bättre) och skulle föredra att använda (-32% oftare).
I REF använde författarna däremot djupinlärning för att uppskatta rumsliga relationer för att beskriva ett objekt i en mening.
Learning to Generate Unambiguous Spatial Referring Expressions for Real-World Environments
{'venue': '2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}