論文の概要: Balancing Performance and Efficiency in Zero-shot Robotic Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03015v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 07:31:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 19:29:27.274899
- Title: Balancing Performance and Efficiency in Zero-shot Robotic Navigation
- Title（参考訳）: ゼロショットロボットナビゲーションにおけるバランシング性能と効率性
- Authors: Dmytro Kuzmenko, Nadiya Shvai,
- Abstract要約: 本稿では,ロボット工学におけるオブジェクトゴールナビゲーションタスクに適用したビジョンランゲージフロンティアマップの最適化研究について述べる。
本研究は,視覚言語モデル,オブジェクト検出器,セグメンテーションモデル,視覚質問応答モジュールの効率と性能を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6574413179773757
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an optimization study of the Vision-Language Frontier Maps (VLFM) applied to the Object Goal Navigation task in robotics. Our work evaluates the efficiency and performance of various vision-language models, object detectors, segmentation models, and multi-modal comprehension and Visual Question Answering modules. Using the $\textit{val-mini}$ and $\textit{val}$ splits of Habitat-Matterport 3D dataset, we conduct experiments on a desktop with limited VRAM. We propose a solution that achieves a higher success rate (+1.55%) improving over the VLFM BLIP-2 baseline without substantial success-weighted path length loss while requiring $\textbf{2.3 times}$ less video memory. Our findings provide insights into balancing model performance and computational efficiency, suggesting effective deployment strategies for resource-limited environments.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボット工学におけるオブジェクトゴールナビゲーションタスクに適用したビジョンランゲージフロンティアマップ(VLFM)の最適化研究について述べる。
本研究は,視覚言語モデル,オブジェクト検出器,セグメンテーションモデル,マルチモーダル理解および視覚質問応答モジュールの効率と性能を評価する。
Habitat-Matterport 3Dデータセットの分割を$\textit{val-mini}$と$\textit{val}$を使って、限られたVRAMでデスクトップ上で実験を行います。
本稿では,VLFM BLIP-2ベースラインよりも高い成功率(+1.55%)を実現するソリューションを提案する。
本研究は, モデル性能と計算効率のバランスに関する知見を提供し, 資源限定環境における効率的な配置戦略を提案する。
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