[2M6-GS-10] AI応用：自動運転・時空間データの解析・予測

[2M6-GS-10-03] 市街地での移動指示文に基づく目標領域予測

〇畑中 駿平¹、楊 巍¹、九曜 克之¹、細見 直希²、翠 輝久³、山田 健太郎²、杉浦 孔明¹ (1. 慶應義塾大学、2. 株式会社本田技術研究所 先進技術研究所、3. Honda Research Institute USA, Inc.)

キーワード：移動指示理解タスク、目標領域予測、トリモーダル、セマンティックセグメンテーションマスク、自動運転

本研究では、画像、ナビゲーション指示、セマンティックセグメンテーションマスクの3つのモダリティを扱うことができるTrimodal Navigable Region Segmentation Model (TNRSM)を提案する。我々は、Talk2Car-Regsegデータセットで本モデルを検証した。その結果、本手法は、Referring Navigable Regionsタスクにおいて、全ての評価指標でベースライン法を上回ることが実証された。