論文の概要: NavHint: Vision and Language Navigation Agent with a Hint Generator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02559v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 16:23:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 19:03:42.031516
• Title: NavHint: Vision and Language Navigation Agent with a Hint Generator
• Title（参考訳）: NavHint:ヒント発電機を用いた視覚・言語ナビゲーションエージェント
• Authors: Yue Zhang, Quan Guo, Parisa Kordjamshidi
• Abstract要約: 我々は、詳細な視覚的記述を提供するヒント生成装置を通じて、ナビゲーションエージェントに対して間接的な監視を行う。 ヒントジェネレータは、ナビゲーションエージェントが視覚環境のグローバルな理解を開発するのを支援する。 提案手法をR2RとR4Rのデータセット上で評価し,いくつかの指標で最先端を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.322331792911598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing work on vision and language navigation mainly relies on navigation-related losses to establish the connection between vision and language modalities, neglecting aspects of helping the navigation agent build a deep understanding of the visual environment. In our work, we provide indirect supervision to the navigation agent through a hint generator that provides detailed visual descriptions. The hint generator assists the navigation agent in developing a global understanding of the visual environment. It directs the agent's attention toward related navigation details, including the relevant sub-instruction, potential challenges in recognition and ambiguities in grounding, and the targeted viewpoint description. To train the hint generator, we construct a synthetic dataset based on landmarks in the instructions and visible and distinctive objects in the visual environment. We evaluate our method on the R2R and R4R datasets and achieve state-of-the-art on several metrics. The experimental results demonstrate that generating hints not only enhances the navigation performance but also helps improve the interpretability of the agent's actions.
• Abstract（参考訳）: 既存の視覚と言語ナビゲーションの研究は主に、視覚と言語モダリティの接続を確立するためにナビゲーション関連の損失に依存しており、ナビゲーションエージェントが視覚環境を深く理解するのを助ける側面を無視している。 本研究では,詳細な視覚的記述を提供するヒント生成器を用いて,ナビゲーションエージェントに対して間接的な監督を行う。 ヒント生成器は、視覚環境のグローバル理解を開発するためのナビゲーションエージェントを支援する。 関連するサブインストラクション、認識における潜在的な課題と接地における曖昧さ、対象とする視点記述を含む、関連するナビゲーション詳細に対するエージェントの注意を向ける。 ヒント生成装置を訓練するために,指示のランドマークと視覚環境の視覚的および視覚的特徴に基づく合成データセットを構築した。 提案手法をR2RとR4Rのデータセット上で評価し,いくつかの指標を用いて最先端の手法を実現する。 実験の結果, 生成ヒントはナビゲーション性能を高めるだけでなく, エージェントの動作の解釈性の向上にも有効であることがわかった。

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