論文の概要: Vision-and-Language Navigation via Causal Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10241v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 02:40:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 18:12:17.442532
• Title: Vision-and-Language Navigation via Causal Learning
• Title（参考訳）: 因果学習による視覚・言語ナビゲーション
• Authors: Liuyi Wang, Zongtao He, Ronghao Dang, Mengjiao Shen, Chengju Liu, Qijun Chen,
• Abstract要約: クロスモーダル因果変換器(Cross-modal causal transformer, GOAT)は因果推論のパラダイムに根ざした先駆的な解である。 BACLおよびFACLモジュールは、潜在的刺激的相関を包括的に緩和することにより、偏見のない学習を促進する。 グローバルな共同創設者の特徴を捉えるために,コントラスト学習によって教師されるクロスモーダル機能プーリングモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.221880074458227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the pursuit of robust and generalizable environment perception and language understanding, the ubiquitous challenge of dataset bias continues to plague vision-and-language navigation (VLN) agents, hindering their performance in unseen environments. This paper introduces the generalized cross-modal causal transformer (GOAT), a pioneering solution rooted in the paradigm of causal inference. By delving into both observable and unobservable confounders within vision, language, and history, we propose the back-door and front-door adjustment causal learning (BACL and FACL) modules to promote unbiased learning by comprehensively mitigating potential spurious correlations. Additionally, to capture global confounder features, we propose a cross-modal feature pooling (CFP) module supervised by contrastive learning, which is also shown to be effective in improving cross-modal representations during pre-training. Extensive experiments across multiple VLN datasets (R2R, REVERIE, RxR, and SOON) underscore the superiority of our proposed method over previous state-of-the-art approaches. Code is available at https://github.com/CrystalSixone/VLN-GOAT.
• Abstract（参考訳）: 堅牢で一般化可能な環境認識と言語理解の追求において、データセットバイアスのユビキタスな課題は、視覚・言語ナビゲーション(VLN)エージェントに悩まされ、目に見えない環境でのパフォーマンスを妨げ続けている。 本稿では、一般化されたクロスモーダル因果変換器(GOAT)を紹介し、因果推論のパラダイムに根ざした先駆的解である。 視覚,言語,歴史の両面において,観測不能かつ観測不能な共同創設者を掘り下げることにより,潜在的刺激的相関を包括的に緩和し,バイアスのない学習を促進するために,バックドアおよびフロントドア調整因果学習(BACL,FACL)モジュールを提案する。 さらに,グローバルな共同創設者の特徴を捉えるために,コントラスト学習によって教師されるクロスモーダル機能プーリング(CFP)モジュールを提案する。 複数のVLNデータセット(R2R、REVERIE、RxR、SOON)にわたる大規模な実験により、提案手法が従来の最先端手法よりも優れていることを示す。 コードはhttps://github.com/CrystalSixone/VLN-GOATで公開されている。

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