发布 SGN and EQA 数据集, 应用在 视觉导航、自然语言处理 领域

本次发布的数据集 SGN and EQA, 该数据集专注于语言条件下的视觉导航任务，特别是语义目标导航（SGN）和具身问答（EQA）。该数据集旨在评估模型在SGN和EQA任务上的表现，结果表明，双重注意力模型显著优于基线模型。数据集规模包括简单设置下的1000万帧和困难设置下的5000万帧，任务旨在联合学习语义目标导航和具身问答。

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