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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 51 - 54 (4page)
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To enhance communication between humans and robots, it is essential to improve the ability of robots to comprehend the meaning of ambiguous natural language (ANL) used by humans. Artificial intelligence models have insufficient training with ANL. Therefore, this paper proposes a contrastive learning (CL) based multimodal object recognition system using ANL. In the proposed system, the model is trained to have high similarity for positive data, where there is an association between ANL and object, and low similarity for negative data, where there is no such association. After training, an evaluation test on multimodal object retrieval was conducted to select object related to ANL sentence from multiple objects. Also, this evaluation test examined the performance variation according to the size of the multimodal training data. In the multimodal object retrieval experiment, the top-1 and top-2 retrieval accuracies were 0.7 and 0.87, respectively, despite using a small amount of training data.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. CL-BASED MULTIMODAL OBJECT RECOGNITION
3. EXPERIMENTS
4. CONCLUSIONS
REFERENCES
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