MUSON：都市環境における社会的コンプライアンスナビゲーションのためのデータセット

この論文は、都市環境における社会的コンプライアンスナビゲーションを改善するために設計された新しいマルチモーダルデータセット、MUSONを紹介しています。このデータセットは、明示的な推論の監督とバランスの取れたアクション空間を提供することにより、既存のデータセットの制限に対処しています。これは、複雑な社会状況において、より安全で解釈可能な意思決定を行うことができるAIモデルの開発を可能にするため重要です。構造化されたChain-of-Thoughtアノテーションは重要な貢献であり、モデルがナビゲーションの意思決定の背後にある推論プロセスを学習できるようにします。ベンチマークの結果は、MUSONがベンチマークとして有効であることを示しています。

• •社会的コンプライアンスナビゲーションのための新しいマルチモーダルデータセット、MUSONを紹介。
• •明示的な推論の監督のために、構造化されたChain-of-Thoughtアノテーションを採用。
• •既存のデータセットの制限に対処するために、バランスの取れたアクション空間を提供。
• •モデルの評価のためのベンチマークとしての有効性を示す。