論文の概要: Actional Atomic-Concept Learning for Demystifying Vision-Language Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06072v1
• Date: Mon, 13 Feb 2023 03:08:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 16:53:35.735390
• Title: Actional Atomic-Concept Learning for Demystifying Vision-Language Navigation
• Title（参考訳）: Demystifying Vision-Language Navigationのための行動的原子概念学習
• Authors: Bingqian Lin, Yi Zhu, Xiaodan Liang, Liang Lin, Jianzhuang Liu
• Abstract要約: 行動原子概念学習(Actical Atomic-Concept Learning, ACL)は、視覚的な観察を行動原子の概念にマッピングしてアライメントを促進する。 AACLは、細粒度(R2R)と高レベル(REVERIEとR2R-Last)のVLNベンチマークで新しい最先端結果を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 159.80758203501304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language Navigation (VLN) is a challenging task which requires an agent to align complex visual observations to language instructions to reach the goal position. Most existing VLN agents directly learn to align the raw directional features and visual features trained using one-hot labels to linguistic instruction features. However, the big semantic gap among these multi-modal inputs makes the alignment difficult and therefore limits the navigation performance. In this paper, we propose Actional Atomic-Concept Learning (AACL), which maps visual observations to actional atomic concepts for facilitating the alignment. Specifically, an actional atomic concept is a natural language phrase containing an atomic action and an object, e.g., ``go up stairs''. These actional atomic concepts, which serve as the bridge between observations and instructions, can effectively mitigate the semantic gap and simplify the alignment. AACL contains three core components: 1) a concept mapping module to map the observations to the actional atomic concept representations through the VLN environment and the recently proposed Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) model, 2) a concept refining adapter to encourage more instruction-oriented object concept extraction by re-ranking the predicted object concepts by CLIP, and 3) an observation co-embedding module which utilizes concept representations to regularize the observation representations. Our AACL establishes new state-of-the-art results on both fine-grained (R2R) and high-level (REVERIE and R2R-Last) VLN benchmarks. Moreover, the visualization shows that AACL significantly improves the interpretability in action decision.
• Abstract（参考訳）: VLN(Vision-Language Navigation)は、エージェントが複雑な視覚的観察を言語命令に合わせることで目標位置に到達するという課題である。 既存のvlnエージェントのほとんどが直接学習し、一方のホットラベルを使って訓練された方向特徴と視覚的特徴を言語的指示特徴に合わせる。 しかし、マルチモーダル入力間の大きな意味的ギャップによりアライメントが難しくなり、ナビゲーション性能が制限される。 本稿では,行動的原子概念学習(AACL)を提案し,視覚的観察を行動的原子概念にマッピングしてアライメントを容易にする。 具体的には、アクション・アトミックの概念は、自然言語のフレーズで、原子の作用とオブジェクト、例えば ' ‘go up stairs'' を含む。 これらの行動的原子の概念は、観察と指示の間の橋渡しとなり、意味的ギャップを効果的に軽減し、アライメントを単純化することができる。 AACLは3つのコアコンポーネントを含んでいる。 1) VLN環境と最近提案されたContrastive Language- Image Pretraining (CLIP)モデルを通して, 観測結果を行動原子概念表現にマッピングする概念マッピングモジュール。 2)予測された対象概念をクリップで並べ替えることで、より命令指向な対象概念抽出を促す概念改良アダプタ 3) 概念表現を利用して観測表現を正則化する観測共包モジュール。 我々のAACLは、細粒度(R2R)と高レベル(REVERIEとR2R-Last)のVLNベンチマークで新しい最先端結果を確立します。 さらに、AACLは行動決定における解釈可能性を大幅に改善することを示す。

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