論文の概要: LangNav: Language as a Perceptual Representation for Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07889v2
• Date: Sat, 30 Mar 2024 22:00:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 15:25:00.697214
• Title: LangNav: Language as a Perceptual Representation for Navigation
• Title（参考訳）: LangNav: ナビゲーションの知覚表現としての言語
• Authors: Bowen Pan, Rameswar Panda, SouYoung Jin, Rogerio Feris, Aude Oliva, Phillip Isola, Yoon Kim,
• Abstract要約: 視覚・言語ナビゲーション(VLN)における知覚表現としての言語の利用について検討する。 提案手法では,画像キャプションや物体検出に市販の視覚システムを用いて,エージェントのエゴセントリックなパノラマビューを各ステップで自然言語記述に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.90602960822604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore the use of language as a perceptual representation for vision-and-language navigation (VLN), with a focus on low-data settings. Our approach uses off-the-shelf vision systems for image captioning and object detection to convert an agent's egocentric panoramic view at each time step into natural language descriptions. We then finetune a pretrained language model to select an action, based on the current view and the trajectory history, that would best fulfill the navigation instructions. In contrast to the standard setup which adapts a pretrained language model to work directly with continuous visual features from pretrained vision models, our approach instead uses (discrete) language as the perceptual representation. We explore several use cases of our language-based navigation (LangNav) approach on the R2R VLN benchmark: generating synthetic trajectories from a prompted language model (GPT-4) with which to finetune a smaller language model; domain transfer where we transfer a policy learned on one simulated environment (ALFRED) to another (more realistic) environment (R2R); and combining both vision- and language-based representations for VLN. Our approach is found to improve upon baselines that rely on visual features in settings where only a few expert trajectories (10-100) are available, demonstrating the potential of language as a perceptual representation for navigation.
• Abstract（参考訳）: 視覚・言語ナビゲーション(VLN)の知覚表現としての言語の利用について,低データ設定に焦点をあてて検討する。 提案手法では,画像キャプションや物体検出に市販の視覚システムを用いて,エージェントのエゴセントリックなパノラマビューを各ステップで自然言語記述に変換する。 次に、トレーニング済みの言語モデルを微調整し、現在のビューと軌跡履歴に基づいてアクションを選択する。 事前学習された視覚モデルから連続的な視覚的特徴を直接扱えるように事前学習された言語モデルを適用する標準設定とは対照的に、我々のアプローチは知覚表現として(離散的な)言語を使用する。 R2R VLNベンチマークにおける言語ベースのナビゲーション(LangNav)アプローチのユースケースとして,より小さな言語モデル(GPT-4)から合成トラジェクトリを生成すること,シミュレーション環境(ALFRED)から学習したポリシを他の(より現実的な)環境(R2R)に転送すること,VLNの視覚的および言語的表現を組み合わせること,などがあげられる。 本手法は,数個の専門的軌跡(10～100)しか利用できない設定において,視覚的特徴に依存するベースラインを改善し,ナビゲーションの知覚表現としての言語の可能性を示す。

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