論文の概要: Think Global, Act Local: Dual-scale Graph Transformer for Vision-and-Language Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11742v1
• Date: Wed, 23 Feb 2022 19:06:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 16:58:19.789029
• Title: Think Global, Act Local: Dual-scale Graph Transformer for Vision-and-Language Navigation
• Title（参考訳）: グローバル、act local: 視覚・言語ナビゲーションのためのデュアルスケールグラフトランスフォーマー
• Authors: Shizhe Chen, Pierre-Louis Guhur, Makarand Tapaswi, Cordelia Schmid and Ivan Laptev
• Abstract要約: 本稿では,2次元グラフ変換器 (DUET) を提案する。 我々は,グローバルな行動空間における効率的な探索を可能にするために,トポロジカルマップをオンザフライで構築する。 提案手法であるDUETは、目標指向の視覚・言語ナビゲーションベンチマークにおいて最先端の手法を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.03299519917019
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Following language instructions to navigate in unseen environments is a challenging problem for autonomous embodied agents. The agent not only needs to ground languages in visual scenes, but also should explore the environment to reach its target. In this work, we propose a dual-scale graph transformer (DUET) for joint long-term action planning and fine-grained cross-modal understanding. We build a topological map on-the-fly to enable efficient exploration in global action space. To balance the complexity of large action space reasoning and fine-grained language grounding, we dynamically combine a fine-scale encoding over local observations and a coarse-scale encoding on a global map via graph transformers. The proposed approach, DUET, significantly outperforms state-of-the-art methods on goal-oriented vision-and-language navigation (VLN) benchmarks REVERIE and SOON. It also improves the success rate on the fine-grained VLN benchmark R2R.
• Abstract（参考訳）: 未知の環境をナビゲートするための言語指示に従うことは、自律型実施エージェントにとって難しい問題である。 エージェントは、視覚的なシーンで言語を接地するだけでなく、ターゲットに到達するために環境を探索する必要がある。 本研究では,長期行動計画と細粒度クロスモーダル理解のためのデュアルスケールグラフトランスフォーマタ(duet)を提案する。 我々は,グローバルな活動空間における効率的な探索を可能にするために,オンザフライでトポロジカルマップを構築する。 大規模な行動空間推論と細粒度言語基底の複雑さのバランスをとるために,局所的な観測を超越した微細エンコーディングと,グラフ変換器によるグローバルマップ上の粗大エンコーディングを動的に組み合わせる。 提案手法であるDUETは、目標指向視覚言語ナビゲーション(VLN)ベンチマークのREVERIEとSOONにおいて、最先端の手法を著しく上回っている。 また、詳細なVLNベンチマークR2Rの成功率も向上する。

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