論文の概要: Graph based Environment Representation for Vision-and-Language
Navigation in Continuous Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04352v1
- Date: Wed, 11 Jan 2023 08:04:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-12 14:28:31.237431
- Title: Graph based Environment Representation for Vision-and-Language
Navigation in Continuous Environments
- Title（参考訳）: 連続環境における視覚・言語ナビゲーションのためのグラフベース環境表現
- Authors: Ting Wang, Zongkai Wu, Feiyu Yao, Donglin Wang
- Abstract要約: VLN-CE(Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments)は、エージェントが現実的な環境で言語命令に従う必要があるナビゲーションタスクである。
上記の問題を解決するために,新しい環境表現を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.114506226598508
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments (VLN-CE) is a
navigation task that requires an agent to follow a language instruction in a
realistic environment. The understanding of environments is a crucial part of
the VLN-CE task, but existing methods are relatively simple and direct in
understanding the environment, without delving into the relationship between
language instructions and visual environments. Therefore, we propose a new
environment representation in order to solve the above problems. First, we
propose an Environment Representation Graph (ERG) through object detection to
express the environment in semantic level. This operation enhances the
relationship between language and environment. Then, the relational
representations of object-object, object-agent in ERG are learned through GCN,
so as to obtain a continuous expression about ERG. Sequentially, we combine the
ERG expression with object label embeddings to obtain the environment
representation. Finally, a new cross-modal attention navigation framework is
proposed, incorporating our environment representation and a special loss
function dedicated to training ERG. Experimental result shows that our method
achieves satisfactory performance in terms of success rate on VLN-CE tasks.
Further analysis explains that our method attains better cross-modal matching
and strong generalization ability.
- Abstract（参考訳）: VLN-CE(Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments)は、エージェントが現実的な環境で言語命令に従う必要があるナビゲーションタスクである。
環境の理解はvln-ceタスクの重要な部分であるが、既存の方法は言語命令と視覚環境の関係を考慮せずに、環境を理解するための比較的単純で直接的な方法である。
そこで我々は,上記の問題を解決するために,新しい環境表現を提案する。
まず,オブジェクト検出による環境表現グラフ(erg)を提案し,環境を意味レベルで表現する。
この操作は言語と環境の関係を高める。
次に、ERGにおけるオブジェクトオブジェクト、オブジェクトエージェントのリレーショナル表現をGCNを通して学習し、ERGに関する連続表現を得る。
次に,ERG表現とオブジェクトラベルの埋め込みを組み合わせ,環境表現を得る。
最後に,環境表現とerg訓練に特化した特殊損失関数を組み込んだ新しいクロスモーダルアテンションナビゲーションフレームワークを提案する。
実験の結果, vln-ceタスクの成功率から, 良好な性能が得られることがわかった。
さらなる分析により,本手法はより優れたクロスモーダルマッチングと強力な一般化能力が得られることが示された。
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