論文の概要: Continual Vision-and-Language Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15049v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 09:15:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 18:08:17.682221
• Title: Continual Vision-and-Language Navigation
• Title（参考訳）: 連続的な視覚・言語ナビゲーション
• Authors: Seongjun Jeong, Gi-Cheon Kang, Seongho Choi, Joochan Kim, Byoung-Tak Zhang,
• Abstract要約: VLN(Vision-and-Language Navigation)エージェントは、自然言語命令と観察する視覚情報を使用して目的地にナビゲートする。 既存のVLNエージェントのトレーニング方法は、固定データセットを前提としており、大きな制限をもたらす。 本稿では,連続的な学習プロセスを通じて訓練されたエージェントを評価するために,CVLN(Continuous Vision-and-Language Navigation)パラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.20829279972436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Vision-and-Language Navigation (VLN) agents navigate to a destination using natural language instructions and the visual information they observe. Existing methods for training VLN agents presuppose fixed datasets, leading to a significant limitation: the introduction of new environments necessitates retraining with previously encountered environments to preserve their knowledge. This makes it difficult to train VLN agents that operate in the ever-changing real world. To address this limitation, we present the Continual Vision-and-Language Navigation (CVLN) paradigm, designed to evaluate agents trained through a continual learning process. For the training and evaluation of CVLN agents, we re-arrange existing VLN datasets to propose two datasets: CVLN-I, focused on navigation via initial-instruction interpretation, and CVLN-D, aimed at navigation through dialogue with other agents. Furthermore, we propose two novel rehearsal-based methods for CVLN, Perplexity Replay (PerpR) and Episodic Self-Replay (ESR). PerpR prioritizes replaying challenging episodes based on action perplexity, while ESR replays previously predicted action logits to preserve learned behaviors. We demonstrate the effectiveness of the proposed methods on CVLN through extensive experiments.
• Abstract（参考訳）: VLN(Vision-and-Language Navigation)エージェントは、自然言語命令と観察する視覚情報を使用して目的地にナビゲートする。 既存のVLNエージェントのトレーニング方法は、固定データセットを前提としており、新しい環境の導入は、彼らの知識を維持するために、以前遭遇した環境の再トレーニングを必要とします。 これにより、常に変化する現実世界で作動するVLNエージェントの訓練が困難になる。 この制限に対処するために,連続的な学習プロセスを通じて訓練されたエージェントを評価するために設計されたCVLN(Continuousal Vision-and-Language Navigation)パラダイムを提案する。 CVLNエージェントのトレーニングと評価のために、既存のVLNデータセットを再配置し、初期命令解釈によるナビゲーションに焦点を当てたCVLN-Iと、他のエージェントとの対話によるナビゲーションを目的としたCVLN-Dという2つのデータセットを提案する。 さらに,CVLN, Perplexity Replay (PerpR), Episodic Self-Replay (ESR) の2つの新しいリハーサル方式を提案する。 PerpRはアクションの難易度に基づいて困難なエピソードの再生を優先し、ESRは以前に予測されたアクションログを再生して学習行動を保存する。 CVLNにおける提案手法の有効性を実験的に検証した。

関連論文リスト

• UnitedVLN: Generalizable Gaussian Splatting for Continuous Vision-Language Navigation [71.97405667493477]
  我々は,UnitedVLNと呼ばれる,新しい汎用3DGSベースの事前学習パラダイムを導入する。 エージェントは、高忠実度360度ビジュアルイメージとセマンティック特徴を統一してレンダリングすることで、将来の環境をよりよく探索することができる。 UnitedVLNは既存のVLN-CEベンチマークで最先端の手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T02:44:59Z)
• Vision-Language Navigation with Continual Learning [10.850410419782424]
  視覚言語ナビゲーション(VLN)は、組み込みインテリジェンスにおいて重要なドメインである。 本稿では,この課題に対処するために,ビジョンランゲージナビゲーションと連続学習パラダイムを提案する。 このパラダイムでは、エージェントは、以前獲得した知識を維持しながら、新たな環境を漸進的に学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T09:28:48Z)
• Vision-and-Language Navigation Generative Pretrained Transformer [0.0]
  VLN-GPT(Vision-and-Language Navigation Generative Pretrained Transformer) トランスフォーマーデコーダモデル(GPT2)を採用してトラジェクトリシーケンスの依存関係をモデル化し、歴史的エンコーディングモジュールの必要性を回避している。 VLNデータセットのパフォーマンス評価は、VLN-GPTが複雑な最先端エンコーダベースモデルを上回ることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T09:42:04Z)
• Scaling Vision-and-Language Navigation With Offline RL [35.624579441774685]
  本稿では,VLN-ORLの新しい問題設定について紹介する。 本稿では,VLNエージェントを訓練するためのデータセットの最適度を考慮に入れた,単純かつ効果的な報酬条件付きアプローチを提案する。 本実験は,提案手法が性能改善につながることを示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T11:13:20Z)
• NavCoT: Boosting LLM-Based Vision-and-Language Navigation via Learning Disentangled Reasoning [101.56342075720588]
  Embodied AIの重要な研究課題であるVision-and-Language Navigation (VLN)は、自然言語の指示に従って複雑な3D環境をナビゲートするために、エンボディエージェントを必要とする。 近年の研究では、ナビゲーションの推論精度と解釈可能性を改善することにより、VLNにおける大きな言語モデル(LLM)の有望な能力を強調している。 本稿では,自己誘導型ナビゲーション決定を実現するために,パラメータ効率の高いドメイン内トレーニングを実現する,Navigational Chain-of-Thought (NavCoT) という新しい戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T07:27:02Z)
• Vision-Language Models Provide Promptable Representations for Reinforcement Learning [67.40524195671479]
  視覚言語モデル(VLM)に符号化された多量の一般知識と索引可能な世界知識をインターネット規模で事前学習して具体的強化学習(RL)を行う新しい手法を提案する。 提案手法では,共通意味的推論の表現にチェーン・オブ・シントを用いることで,新規シーンのポリシー性能を1.5倍向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T00:48:56Z)
• HOP: History-and-Order Aware Pre-training for Vision-and-Language Navigation [33.38079488853708]
  以前のVision-and-Language Navigation (VLN)の事前トレーニング手法には、将来のアクションを予測する能力やコンテキストを無視する能力がない。 本稿では,過去の観測を生かし,今後の行動予測を支援する新しい事前学習パラダイムを提案する。 我々のナビゲーション行動予測は、歴史を伴う行動予測のタスクによって強化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-22T10:17:12Z)
• Contrastive Instruction-Trajectory Learning for Vision-Language Navigation [66.16980504844233]
  視覚言語ナビゲーション(VLN)タスクでは、エージェントが自然言語の指示でターゲットに到達する必要がある。 先行研究は、命令-軌道対間の類似点と相違点を識別できず、サブ命令の時間的連続性を無視する。 本稿では、類似したデータサンプル間の分散と、異なるデータサンプル間の分散を探索し、ロバストなナビゲーションのための独特な表現を学習するContrastive Instruction-Trajectory Learningフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T06:32:52Z)
• Airbert: In-domain Pretraining for Vision-and-Language Navigation [91.03849833486974]
  ビジョン・アンド・ランゲージナビゲーション(VLN)は、エンボディエージェントが自然言語命令を使って現実的な環境をナビゲートできるようにすることを目的としている。 近年の方法は、VLN剤の一般化を改善するための事前学習である。 大規模かつ多様なドメイン内VLNデータセットであるBnBを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-20T10:58:09Z)
• Towards Learning a Generic Agent for Vision-and-Language Navigation via Pre-training [150.35927365127176]
  視覚・言語ナビゲーション(VLN)タスクのための,最初の事前学習および微調整パラダイムを提案する。 自己教師付き学習方式で大量の画像-テキスト-アクション三つ子を訓練することにより、事前学習されたモデルは、視覚環境と言語命令の一般的な表現を提供する。 新たなタスクにおいてより効果的に学習し、以前は目に見えない環境でより良く一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T03:08:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。