論文の概要: Target-Grounded Graph-Aware Transformer for Aerial Vision-and-Dialog Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11561v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 16:45:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 17:17:59.488810
• Title: Target-Grounded Graph-Aware Transformer for Aerial Vision-and-Dialog Navigation
• Title（参考訳）: 航空ビジョン・ダイアログナビゲーションのための目標位置グラフ認識トランスフォーマ
• Authors: Yifei Su, Dong An, Yuan Xu, Kehan Chen, Yan Huang
• Abstract要約: 本報告では, AVDN Challenge 2023における入賞方法について述べる。 このタスクでは、ドローンエージェントが対話履歴と航空観測履歴を関連付ける必要がある。 ドローンエージェントのクロスモーダルグラウンド機能を改善するため、我々は、A-Grounded GraphAware Transformer (TG-GAT)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.25089706534778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This report details the method of the winning entry of the AVDN Challenge in ICCV 2023. The competition addresses the Aerial Navigation from Dialog History (ANDH) task, which requires a drone agent to associate dialog history with aerial observations to reach the destination. For better cross-modal grounding abilities of the drone agent, we propose a Target-Grounded Graph-Aware Transformer (TG-GAT) framework. Concretely, TG-GAT first leverages a graph-aware transformer to capture spatiotemporal dependency, which is beneficial for navigation state tracking and robust action planning. TG-GAT first leverages a graph-aware transformer to capture spatiotemporal dependencies for more robust action planning. In addition, an auxiliary visual grounding task is devised to boost the agent's awareness of referred landmarks. Moreover, a hybrid augmentation strategy based on large language models is utilized to mitigate data scarcity limitations. Our TG-GAT framework won the AVDN Challenge 2023, with 2.2% and 3.0% absolute improvements over the baseline on SPL and SR metrics, respectively. The code is available at https://github.com/yifeisu/avdn-challenge.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,ICCV 2023におけるAVDNチャレンジの入賞方法について詳述する。 このコンペティションは、ドローンエージェントが対話履歴と空中観測を関連づけて目的地に到達する必要がある、ANDH(Aerial Navigation from Dialog History)タスクに対処する。 ドローンエージェントのクロスモーダルグラウンド機能を改善するため,TG-GAT(Target-Grounded Graph-Aware Transformer)フレームワークを提案する。 具体的には、TG-GATはまずグラフ対応トランスフォーマーを利用して時空間依存性を捕捉し、ナビゲーション状態の追跡とロバストなアクションプランニングに有用である。 TG-GATはまずグラフ対応トランスフォーマーを利用して、より堅牢なアクション計画のための時空間依存性をキャプチャする。 加えて、エージェントが参照するランドマークに対する認識を高めるために補助的な視覚接地タスクが考案されている。 さらに,大規模言語モデルに基づくハイブリッド拡張戦略を用いて,データ不足の軽減を図る。 我々のTG-GATフレームワークは2023年のAVDNチャレンジで優勝し、それぞれSPLとSRの基準よりも2.2%と3.0%の絶対的な改善があった。 コードはhttps://github.com/yifeisu/avdn-challengeで入手できる。

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