論文の概要: Aligning Knowledge Graph with Visual Perception for Object-goal Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18892v2
• Date: Fri, 26 Apr 2024 02:16:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 17:18:42.256706
• Title: Aligning Knowledge Graph with Visual Perception for Object-goal Navigation
• Title（参考訳）: オブジェクトゴールナビゲーションのための視覚知覚を用いた知識グラフのアライメント
• Authors: Nuo Xu, Wen Wang, Rong Yang, Mengjie Qin, Zheyuan Lin, Wei Song, Chunlong Zhang, Jason Gu, Chao Li,
• Abstract要約: オブジェクトゴールナビゲーションのための視覚知覚付きアライニング知識グラフ(AKGVP)を提案する。 提案手法では,階層型シーンアーキテクチャの連続的モデリングを導入し,自然言語記述と視覚知覚との整合性を確保するために,視覚-言語事前学習を活用する。 継続的知識グラフアーキテクチャとマルチモーダル機能アライメントの統合により、ナビゲータは目覚ましいゼロショットナビゲーション能力を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.32780793344835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object-goal navigation is a challenging task that requires guiding an agent to specific objects based on first-person visual observations. The ability of agent to comprehend its surroundings plays a crucial role in achieving successful object finding. However, existing knowledge-graph-based navigators often rely on discrete categorical one-hot vectors and vote counting strategy to construct graph representation of the scenes, which results in misalignment with visual images. To provide more accurate and coherent scene descriptions and address this misalignment issue, we propose the Aligning Knowledge Graph with Visual Perception (AKGVP) method for object-goal navigation. Technically, our approach introduces continuous modeling of the hierarchical scene architecture and leverages visual-language pre-training to align natural language description with visual perception. The integration of a continuous knowledge graph architecture and multimodal feature alignment empowers the navigator with a remarkable zero-shot navigation capability. We extensively evaluate our method using the AI2-THOR simulator and conduct a series of experiments to demonstrate the effectiveness and efficiency of our navigator. Code available: https://github.com/nuoxu/AKGVP.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトゴールナビゲーションは、一対一の視覚的観察に基づいてエージェントを特定のオブジェクトに誘導する必要がある難しいタスクである。 エージェントが周囲を理解する能力は、オブジェクト発見を成功させる上で重要な役割を担っている。 しかし、既存のナレッジグラフベースのナビゲータは、しばしば個別のカテゴリの1ホットベクトルと投票カウント戦略に頼り、シーンのグラフ表現を構築する。 より正確でコヒーレントなシーン記述を提供し,このミスアライメント問題に対処するために,オブジェクト指向ナビゲーションのための視覚知覚付きアライニング知識グラフ(AKGVP)を提案する。 技術的には、階層的なシーンアーキテクチャの連続モデリングを導入し、自然言語記述と視覚知覚を協調させるために、視覚-言語事前学習を活用する。 継続的知識グラフアーキテクチャとマルチモーダル機能アライメントの統合により、ナビゲータは目覚ましいゼロショットナビゲーション能力を持つ。 我々は,AI2-THORシミュレータを用いて本手法を広範囲に評価し,ナビゲータの有効性と効率性を示す一連の実験を行った。 コードはhttps://github.com/nuoxu/AKGVP。

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