論文の概要: Find What You Want: Learning Demand-conditioned Object Attribute Space
for Demand-driven Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08138v1
- Date: Fri, 15 Sep 2023 04:07:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-18 16:16:07.980148
- Title: Find What You Want: Learning Demand-conditioned Object Attribute Space
for Demand-driven Navigation
- Title（参考訳）: オンデマンド駆動ナビゲーションのための要求条件付きオブジェクト属性空間の学習
- Authors: Hongcheng Wang, Andy Guan Hong Chen, Xiaoqi Li, Mingdong Wu, Hao Dong
- Abstract要約: 視覚オブジェクトナビゲーション(VON)のタスクは、特定のシーン内で特定のオブジェクトを特定できるエージェントの能力を含む。
現実のシナリオでは、これらの条件が常に満たされることを保証することはしばしば困難である。
本稿では,ユーザの要求をタスク命令として活用する,需要駆動ナビゲーション(DDN)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.106884746419666
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The task of Visual Object Navigation (VON) involves an agent's ability to
locate a particular object within a given scene. In order to successfully
accomplish the VON task, two essential conditions must be fulfilled:1) the user
must know the name of the desired object; and 2) the user-specified object must
actually be present within the scene. To meet these conditions, a simulator can
incorporate pre-defined object names and positions into the metadata of the
scene. However, in real-world scenarios, it is often challenging to ensure that
these conditions are always met. Human in an unfamiliar environment may not
know which objects are present in the scene, or they may mistakenly specify an
object that is not actually present. Nevertheless, despite these challenges,
human may still have a demand for an object, which could potentially be
fulfilled by other objects present within the scene in an equivalent manner.
Hence, we propose Demand-driven Navigation (DDN), which leverages the user's
demand as the task instruction and prompts the agent to find the object matches
the specified demand. DDN aims to relax the stringent conditions of VON by
focusing on fulfilling the user's demand rather than relying solely on
predefined object categories or names. We propose a method first acquire
textual attribute features of objects by extracting common knowledge from a
large language model. These textual attribute features are subsequently aligned
with visual attribute features using Contrastive Language-Image Pre-training
(CLIP). By incorporating the visual attribute features as prior knowledge, we
enhance the navigation process. Experiments on AI2Thor with the ProcThor
dataset demonstrate the visual attribute features improve the agent's
navigation performance and outperform the baseline methods commonly used in
VON.
- Abstract（参考訳）: 視覚オブジェクトナビゲーション(VON)のタスクは、特定のシーン内で特定のオブジェクトを特定できるエージェントの能力を含む。
vonタスクを成功させるためには、2つの必須条件を満たさなければならない:1) ユーザが希望するオブジェクトの名前を知る必要がある。
2) ユーザ指定オブジェクトは実際にシーン内に存在しなければならない。
これらの条件を満たすために、シミュレータはシーンのメタデータに予め定義されたオブジェクト名と位置を組み込むことができる。
しかし、現実のシナリオでは、これらの条件が常に満たされることを保証することはしばしば困難である。
馴染みのない環境の人間は、どのオブジェクトがシーンに存在するのかを知らないかもしれないし、実際に存在しないオブジェクトを誤って特定するかもしれない。
しかしながら、これらの課題にもかかわらず、人間は依然としてオブジェクトに対する要求があり、それは、シーン内に存在する他のオブジェクトと同等の方法で満たされる可能性がある。
そこで本研究では,ユーザの要求をタスク命令として活用し,その要求にマッチするオブジェクトを見つけるようエージェントに促す,要求駆動ナビゲーション(DDN)を提案する。
DDNは、事前に定義されたオブジェクトのカテゴリや名前にのみ依存するのではなく、ユーザの要求を満たすことに集中することで、VONの厳しい条件を緩和することを目的としている。
本稿では,大言語モデルから共通知識を抽出することにより,まずオブジェクトのテキスト属性特徴を取得する手法を提案する。
これらのテキスト属性機能は、Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP)を使用して視覚的属性特徴と整列する。
視覚属性の特徴を事前知識として組み込むことで,ナビゲーションプロセスを強化する。
ProcThorデータセットによるAI2Thorの実験では、視覚特性の特徴がエージェントのナビゲーション性能を改善し、VONで一般的に使用されるベースラインメソッドよりも優れていた。
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