論文の概要: OpenFMNav: Towards Open-Set Zero-Shot Object Navigation via Vision-Language Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10670v2
• Date: Mon, 25 Mar 2024 02:52:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 01:35:51.199908
• Title: OpenFMNav: Towards Open-Set Zero-Shot Object Navigation via Vision-Language Foundation Models
• Title（参考訳）: OpenFMNav: Vision-Language Foundation Modelsによるオープンセットゼロショットオブジェクトナビゲーションを目指す
• Authors: Yuxuan Kuang, Hai Lin, Meng Jiang,
• Abstract要約: ゼロショットオブジェクトナビゲーションのためのオープンセットファウンデーションモデルベースのフレームワークであるOpenFMNavを提案する。 まず,大規模言語モデルの推論能力を解き明かし,提案するオブジェクトを自然言語命令から抽出する。 次に、大規模視覚言語モデルの一般化可能性を活用して、シーンから候補対象を積極的に発見し、検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.50443396055173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object navigation (ObjectNav) requires an agent to navigate through unseen environments to find queried objects. Many previous methods attempted to solve this task by relying on supervised or reinforcement learning, where they are trained on limited household datasets with close-set objects. However, two key challenges are unsolved: understanding free-form natural language instructions that demand open-set objects, and generalizing to new environments in a zero-shot manner. Aiming to solve the two challenges, in this paper, we propose OpenFMNav, an Open-set Foundation Model based framework for zero-shot object Navigation. We first unleash the reasoning abilities of large language models (LLMs) to extract proposed objects from natural language instructions that meet the user's demand. We then leverage the generalizability of large vision language models (VLMs) to actively discover and detect candidate objects from the scene, building a Versatile Semantic Score Map (VSSM). Then, by conducting common sense reasoning on VSSM, our method can perform effective language-guided exploration and exploitation of the scene and finally reach the goal. By leveraging the reasoning and generalizing abilities of foundation models, our method can understand free-form human instructions and perform effective open-set zero-shot navigation in diverse environments. Extensive experiments on the HM3D ObjectNav benchmark show that our method surpasses all the strong baselines on all metrics, proving our method's effectiveness. Furthermore, we perform real robot demonstrations to validate our method's open-set-ness and generalizability to real-world environments.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトナビゲーション(ObjectNav)では、クエリされたオブジェクトを見つけるために、エージェントが見えない環境をナビゲートする必要がある。 従来の多くの手法では、教師付き学習や強化学習に頼って、近接したオブジェクトを持つ限られた家庭データセットでトレーニングを行おうとしていた。 しかし、オープンセットオブジェクトを必要とする自由形式の自然言語命令を理解すること、ゼロショット方式で新しい環境に一般化することの2つの主要な課題は解決されていない。 本稿では,この2つの課題を解決するために,ゼロショットオブジェクトナビゲーションのためのオープンセットファウンデーションモデルベースのフレームワークであるOpenFMNavを提案する。 まず,ユーザの要求を満たす自然言語命令から提案したオブジェクトを抽出するために,大規模言語モデル(LLM)の推論能力を解き放つ。 次に、大規模視覚言語モデル(VLM)の一般化可能性を活用し、現場から候補対象を積極的に発見・検出し、VSSM(Versatile Semantic Score Map)を構築する。 そして,VSSM上で常識推論を行うことで,シーンの効果的な言語指導による探索と活用を行い,最終的に目標を達成することができる。 本手法は,基礎モデルの推論と一般化能力を活用することで,自由形式の人間の指示を理解し,多様な環境下で効率的なオープンセットゼロショットナビゲーションを行うことができる。 HM3D ObjectNavベンチマークの大規模な実験は、我々のメソッドが全てのメトリクスの強いベースラインを全て越え、我々のメソッドの有効性を証明していることを示している。 さらに,本手法のオープンセット性と実環境への一般化性を検証するために,実ロボットによる実演を行う。

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