論文の概要: Learning by Asking for Embodied Visual Navigation and Task Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04865v1
• Date: Thu, 9 Feb 2023 18:59:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 14:31:28.919456
• Title: Learning by Asking for Embodied Visual Navigation and Task Completion
• Title（参考訳）: 身体的視覚ナビゲーションとタスク完了のためのエイキングによる学習
• Authors: Ying Shen and Ismini Lourentzou
• Abstract要約: 本稿では,タスク完了のための追加情報を動的に取得するために,いつ,どの質問をするかを学習するELBA(Embodied Learning-By-Asking)モデルを提案する。 実験結果から,ELBAは質問応答能力のないベースラインモデルに比べ,タスク性能の向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.0182240268864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The research community has shown increasing interest in designing intelligent embodied agents that can assist humans in accomplishing tasks. Despite recent progress on related vision-language benchmarks, most prior work has focused on building agents that follow instructions rather than endowing agents the ability to ask questions to actively resolve ambiguities arising naturally in embodied environments. To empower embodied agents with the ability to interact with humans, in this work, we propose an Embodied Learning-By-Asking (ELBA) model that learns when and what questions to ask to dynamically acquire additional information for completing the task. We evaluate our model on the TEACH vision-dialog navigation and task completion dataset. Experimental results show that ELBA achieves improved task performance compared to baseline models without question-answering capabilities.
• Abstract（参考訳）: 研究コミュニティは、タスクの達成を支援するインテリジェントな具体化エージェントの設計への関心が高まっている。 視覚言語ベンチマークの最近の進歩にもかかわらず、ほとんどの先行研究は、内挿エージェントではなく指示に従うエージェントを構築することに重点を置いてきた。 本研究は,人間と対話する能力を持つエンボディエージェントを強化するために,タスク完了のための追加情報を動的に取得するために,いつ,どの質問をするかを学習するEmbodied Learning-By-Asking(ELBA)モデルを提案する。 teaching vision-dialog navigation と task completion dataset を用いたモデルの評価を行った。 実験結果から,ELBAは質問応答能力のないベースラインモデルに比べ,タスク性能の向上を図っている。

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