論文の概要: Instance-aware Exploration-Verification-Exploitation for Instance ImageGoal Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17587v2
- Date: Thu, 21 Mar 2024 16:40:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 18:58:05.426173
- Title: Instance-aware Exploration-Verification-Exploitation for Instance ImageGoal Navigation
- Title（参考訳）: 画像ゴールナビゲーションのためのインスタンス対応探索-検証-探索
- Authors: Xiaohan Lei, Min Wang, Wengang Zhou, Li Li, Houqiang Li,
- Abstract要約: インスタンスイメージゴールナビゲーション(IIN)は、探索されていない環境でゴールイメージによって表現された指定されたオブジェクトにナビゲートすることを目的としている。
本稿では、インスタンスレベルの画像目標ナビゲーションのための新しいモジュール型ナビゲーションフレームワーク、Exploration-Verification-Exploitation (IEVE)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.84058353659107
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As a new embodied vision task, Instance ImageGoal Navigation (IIN) aims to navigate to a specified object depicted by a goal image in an unexplored environment. The main challenge of this task lies in identifying the target object from different viewpoints while rejecting similar distractors. Existing ImageGoal Navigation methods usually adopt the simple Exploration-Exploitation framework and ignore the identification of specific instance during navigation. In this work, we propose to imitate the human behaviour of ``getting closer to confirm" when distinguishing objects from a distance. Specifically, we design a new modular navigation framework named Instance-aware Exploration-Verification-Exploitation (IEVE) for instance-level image goal navigation. Our method allows for active switching among the exploration, verification, and exploitation actions, thereby facilitating the agent in making reasonable decisions under different situations. On the challenging HabitatMatterport 3D semantic (HM3D-SEM) dataset, our method surpasses previous state-of-the-art work, with a classical segmentation model (0.684 vs. 0.561 success) or a robust model (0.702 vs. 0.561 success). Our code will be made publicly available at https://github.com/XiaohanLei/IEVE.
- Abstract（参考訳）: 新しい具体的視覚タスクとして、インスタンスイメージゴールナビゲーション(IIN)は、探索されていない環境でゴールイメージによって表現された特定のオブジェクトにナビゲートすることを目的としている。
このタスクの主な課題は、異なる視点からターゲットオブジェクトを識別すると同時に、同様の注意散らしを拒絶することである。
既存のImageGoal Navigationメソッドは通常、単純なExploration-Exploitationフレームワークを採用し、ナビゲーション中に特定のインスタンスの識別を無視する。
本研究では,物体を距離から区別する際の「確認に近づいた」人間の動作を模倣することを提案する。
具体的には、インスタンスレベルの画像目標ナビゲーションのための新しいモジュール型ナビゲーションフレームワーク、Exploration-Verification-Exploitation (IEVE) を設計する。
本手法は,探索,検証,搾取行動の活発な切り替えを可能にし,エージェントが異なる状況下で合理的な意思決定を行うのを容易にする。
挑戦的なHabitatMatterport 3Dセマンティック(HM3D-SEM)データセットでは、古典的セグメンテーションモデル(0.684 対 0.561 成功)やロバストモデル(0.702 対 0.561 成功)を用いて、従来の最先端の作業よりも優れている。
私たちのコードはhttps://github.com/XiaohanLei/IEVE.comで公開されます。
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