論文の概要: Less Redundancy: Boosting Practicality of Vision Language Model in Walking Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16070v2
• Date: Wed, 27 Aug 2025 02:26:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 12:43:57.476528
• Title: Less Redundancy: Boosting Practicality of Vision Language Model in Walking Assistants
• Title（参考訳）: 少ない冗長性:歩行支援者における視覚言語モデルの実用性向上
• Authors: Chongyang Li, Zhiqiang Yuan, Jiapei Zhang, Ying Deng, Hanbo Bi, Zexi Jia, Xiaoyue Duan, Peixiang Luo, Jinchao Zhang,
• Abstract要約: 冗長性の少ない歩行支援モデルであるWalkVLM-LRを提案する。 GRPOベースの推論フレームワーク内に4つの人間推論に基づくカスタム報酬関数を導入し、出力を最適化する。 本手法は,他のモデルと比較して,すべての評価指標における最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.21432204057241
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Approximately 283 million people worldwide live with visual impairments, motivating increasing research into leveraging Visual Language Models (VLMs) to develop effective walking assistance systems for blind and low vision individuals. However, existing VLMs in walking assistant task often have outputs that contain considerable redundancy and extraneous details, adversely affecting users' ability to accurately assess their surroundings. Moreover, these models typically lack the capability to proactively assess environmental risks and adaptively trigger reminders based on the appropriate scene, leading to excessive temporal redundancy. To mitigate output and temporal redundancy, we propose WalkVLM-LR, a walking assistance model with less redundancy. To reduce output redundancy, we introduce four human-preference-based custom reward functions within the GRPO-based reasoning framework to optimize the output in terms of conciseness, fluency, keyword density, and accuracy, thereby producing more informative and streamlined outputs. To minimize temporal redundancy, we incorporate an environment awareness discriminator, which shares the visual encoder with the VLMs to reduce redundant computations and enhance discriminative efficiency, to make WalkVLM-LR assess scene risk levels and minimize unnecessary reminders. Experimental results demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance across all evaluation metrics compared with other models, particularly in output conciseness and less temporal redundancy.
• Abstract（参考訳）: 世界中で約2億2300万人が視覚障害を抱えており、視覚言語モデル(VLM)を活用して視覚障害者や低視障害者に効果的な歩行支援システムを開発する研究の動機となっている。 しかしながら、歩行補助作業における既存のVLMは、かなりの冗長性と外部の詳細を含む出力を持ち、ユーザの環境を正確に評価する能力に悪影響を及ぼす。 さらに、これらのモデルには、環境リスクを積極的に評価し、適切な状況に基づいてリマインダーを適応的にトリガーする能力がないため、時間的冗長性が過剰になる。 出力と時間的冗長性を軽減するために,より冗長性の低い歩行支援モデルWalkVLM-LRを提案する。 出力冗長性を低減するため、GRPOベースの推論フレームワーク内に4つの人為的推論に基づくカスタム報酬関数を導入し、簡潔さ、フラレンシ、キーワード密度、精度で出力を最適化し、より情報的で合理化された出力を生成する。 時間的冗長性を最小化するために,視覚的エンコーダをVLMと共有する環境認識識別器を組み込んで冗長計算の削減と識別効率の向上を実現し,WalkVLM-LRがシーンリスクレベルを評価し,不必要なリマインダを最小化する。 実験結果から, 提案手法は, 他のモデル, 特に出力の簡潔さや時間的冗長性の低いモデルと比較して, 全ての評価指標の最先端性を実現していることが示された。

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