みやにしたいき

ちゃんと働いてます。

[みやにしたいき @miyatai2]

要チェックや！

[Koya Sakamoto @Koya717]

Thrilled to announce that our paper E3VS-BENCH has been accepted to #ECCV2026!
I'm deeply grateful to all the co-authors and collaborators who contributed to this project.
See you in Malmö!
#ECCV #ECCV2026

[Robots Digest 🤖 @robotsdigest]

By unifying prediction and control, NavWAM acts as a closed-loop policy out of the box. In evaluations, it outperforms planning-based world models without needing test-time action search, matches a much larger 7B VLA policy, and transfers successfully to real mobile robots.

[hina.k @koguhina]

JSAI26ありがとうございました✨️

[Koya Sakamoto @Koya717]

Excited to share E3VS-Bench, a benchmark for Embodied 3D Visual Search!

Many existing visual search benchmarks can be solved from a limited set of viewpoints or through planar navigation alone.

However, real-world visual search often requires richer viewpoint control: looking up or down, moving higher or lower, and inspecting objects from specific viewing angles to reveal information hidden by occlusions or object geometry.

To study this challenge, we introduce E3VS-Bench, a benchmark for viewpoint-dependent active perception in photorealistic 3D environments.
🔹 2,014 visual search episodes
🔹 Built on 99 real-world 3DGS scenes
🔹 Full 5-DoF viewpoint control
🔹 Human and frontier VLM evaluation
Our results reveal a substantial gap between humans and current models, highlighting the difficulty of active perception in 3D environments.

🌍 Project Page: https://t.co/9opDeSpvdV
📄 Paper: https://t.co/S6RbcuObs7
💻 Code & Dataset: https://t.co/JHdHQlgKWv

[Yu Takagi @yu_takagi]

JST創発的研究支援事業に採択いただきました🎉 2027年度より人間とAIの「創造性」について研究します。

博士課程・博士進学予定の方は創発RAで支援可能ですし、学振PD等の受け入れも行っています。ご興味あればぜひお声がけください！

[S. Kurita @ShuheiKuritaJa]

国立情報学研究所栗田研究室では、視覚言語モデル・大規模言語モデル・ロボティクスなどに関連し、こちらの研究員ポストを公募しております。ご興味のある方はぜひご連絡ください！

[卑屈な奈良県民bot🦌【小説『奈良千夜一夜物語』好評発売中！】 @nntnarabot]

奈良！奈良！奈良！奈良！奈良！✌︎('ω'✌︎ )

[杉浦孔明研究室@慶大 @keio_smilab]

#CoRL2025 に、M1勝又の論文が採択されました。修士以下のCoRL採択は２年連続です。
採択率は35.77%でした。
K. Katsumata, Y. Iioka, N. Hosomi, T. Misu, K. Yamada, K. Sugiura, GENNAV: Polygon Mask Generation for Generalized Referring Navigable Regions
本田技研との共同研究成果です。

[Hiroki Ouchi @blankeyelephant]

🎉 自然言語処理のトップ国際会議 ACL 2025 (Main) に論文が採択されました。

🗺️ 旅行記などのテキストから人間の移動軌跡を抽出し、構造化するためのタスクとデータセットを提案しました。

Graph-Structured Trajectory Extraction from Travelogues arXiv版: https://t.co/MMtrUX2oYL

#ACL2025NLP

[S. Kurita @ShuheiKuritaJa]

修士・博士の学生希望者が少しずつ増えてきたので書きました。NII・総研大情報学コースで学生を受けいれております：
https://t.co/HApGeblShq

[Khiem Vuong @kvuongdev]

[1/6] Recent models like DUSt3R generalize well across viewpoints, but performance drops on aerial-ground pairs.

At #CVPR2025, we propose AerialMegaDepth (https://t.co/tDGMVXAFa7), a hybrid dataset combining mesh renderings with real ground images (MegaDepth) to bridge this gap.

[Yu Takagi @yu_takagi]

4月より名古屋工業大学 大学院工学研究科に准教授として着任し、新たに研究室を立ち上げました。

今後も引き続き、機械学習モデルの原理解明とシステム神経科学の二本柱で研究をすすめていきます。

共同研究のお誘い、学振PD受け入れや大学院進学など、ご興味ある方はぜひお気軽にお声がけください😀

[みやにしたいき @miyatai2]

@momiji_fullmoon 作りましょう。

[Ryohei Sasaki@engineer @rsasaki0109]

CityAnchor
[ICLR'25] [3D-LLM] City-scale 3D Visual Grounding with Multi-modality LLMs
https://t.co/atCwgsm5rF

[eri @umi11941111]

Our paper “LegalViz: Legal Text Visualization by Text To Diagram Generation” is accepted at #NAACL2025 main!!
法律と自然言語処理に関する主著論文がNAACLにアクセプトされました。言語処理学会にて同内容の発表を行いますので、ぜひ来てください！

[みやにしたいき @miyatai2]

NLP2025に面白そうなテーマセッションがありますね👀

テーマセッション６：人文学と言語処理🌏
https://t.co/LBsDSCfUpO

[Riku Murai @rmurai0610]

Introducing MASt3R-SLAM, the first real-time monocular dense SLAM with MASt3R as a foundation.

Easy to use like DUSt3R/MASt3R, from an uncalibrated RGB video it recovers accurate, globally consistent poses & a dense map.

With @eric_dexheimer*, @AjdDavison (*Equal Contribution)

[みやにしたいき @miyatai2]

こ、これは…！

[shi-works @shi__works]

東京都が23区の点群データを公開。
グリッドデータDEM（0.25m）をダウンロードなう。
GeoTIFFはありがたい、さすが東京都。
CS立体図を作成しようかしら👀
https://t.co/owwTl2rEfF
#東京都 #点群データ #CS立体図

[Shuhei Kurita @ShuheiKurita]

We will make 2 presentations in #IROS2024
1. Answerability Fields: Answerable Location Estimation via Diffusion Models

From bird-view to heat-map via diffusion process, our model predicts "Where the agent should go next?" to get the best viewpoint to answer embodied questions!

[Shuhei Kurita @ShuheiKurita]

2. Map-based Modular Approach for Zero-shot Embodied Question Answering

We present a map-based modular approach to EQA, enabling real-world robots to explore and map unknown environments with a help of the foundation models. We deploy an automobile robot for EQA!
#IROS2024