Vision-and-Language Navigation Generative Pretrained Transformer

📄 arXiv: 2405.16994v1 📥 PDF

作者: Wen Hanlin

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-05-27

💡 一句话要点

提出VLN-GPT，利用生成式预训练Transformer解决视觉语言导航中的指令遵循难题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言导航 生成式预训练 Transformer解码器 模仿学习 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有VLN方法依赖编码器记录历史信息，导致模型复杂且资源消耗大。
  2. VLN-GPT采用Transformer解码器建模轨迹序列，直接访问历史信息，提升效率。
  3. 模型分离为离线预训练和在线微调，优化训练目标，性能超越现有模型。

📝 摘要（中文）

在视觉语言导航（VLN）领域，智能体需要在语言指令的引导下在真实场景中导航。使智能体在整个导航过程中始终遵循指令是VLN领域的一个重大挑战。为了解决这个问题，常见方法通常依赖于编码器来显式地记录过去的位置和动作，这增加了模型的复杂性和资源消耗。我们提出了视觉语言导航生成式预训练Transformer（VLN-GPT），它采用Transformer解码器模型（GPT2）来建模轨迹序列依赖关系，从而绕过了对历史编码模块的需求。这种方法允许通过轨迹序列直接访问历史信息，从而提高效率。此外，我们的模型将训练过程分为使用模仿学习的离线预训练和使用强化学习的在线微调。这种区分允许更集中的训练目标和改进的性能。在VLN数据集上的性能评估表明，VLN-GPT超越了复杂的基于编码器的最先进模型。

🔬 方法详解

问题定义：视觉语言导航（VLN）任务要求智能体根据给定的自然语言指令，在真实或模拟环境中进行导航。现有方法通常使用编码器模块来记录智能体的历史位置和动作，以便更好地理解指令和环境之间的关系。然而，这种方法增加了模型的复杂性，并且需要大量的计算资源。此外，如何有效地利用历史信息来指导未来的导航决策仍然是一个挑战。

核心思路：VLN-GPT的核心思路是利用Transformer解码器（GPT2）的生成能力，将导航轨迹建模为一个序列生成问题。通过将视觉输入、语言指令和历史轨迹信息作为输入，模型可以预测下一步的动作。这种方法避免了显式地编码历史信息，而是通过Transformer的自注意力机制来隐式地学习轨迹之间的依赖关系。

技术框架：VLN-GPT的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉特征提取模块：用于提取环境图像的视觉特征。2) 语言特征提取模块：用于提取导航指令的语言特征。3) Transformer解码器：将视觉特征、语言特征和历史轨迹信息作为输入，预测下一步的动作。4) 动作执行模块：根据预测的动作，控制智能体在环境中移动。训练过程分为两个阶段：离线预训练阶段和在线微调阶段。

关键创新：VLN-GPT的关键创新在于使用Transformer解码器来建模导航轨迹，从而避免了对历史信息的显式编码。这种方法不仅降低了模型的复杂性，还提高了模型的效率。此外，将训练过程分为离线预训练和在线微调两个阶段，可以更好地利用不同的训练数据和目标。

关键设计：在离线预训练阶段，模型使用模仿学习来学习人类导航员的轨迹。损失函数采用交叉熵损失，用于衡量模型预测的动作与人类动作之间的差异。在在线微调阶段，模型使用强化学习来优化导航策略。奖励函数根据智能体是否成功到达目标位置以及导航的效率来设计。Transformer解码器的层数、注意力头的数量等超参数需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VLN-GPT在VLN数据集上取得了显著的性能提升，超越了现有的基于编码器的最先进模型。具体来说，VLN-GPT在SPL（Success rate weighted by Path Length）指标上取得了明显的提升，表明该模型不仅能够更准确地到达目标位置，而且能够以更短的路径完成导航任务。这些结果证明了VLN-GPT在视觉语言导航任务中的有效性。

🎯 应用场景

VLN-GPT具有广泛的应用前景，例如在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。它可以帮助机器人或智能体在复杂的环境中自主导航，完成各种任务。此外，该研究还可以促进视觉语言理解和人机交互技术的发展，为构建更加智能和友好的智能系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

In the Vision-and-Language Navigation (VLN) field, agents are tasked with navigating real-world scenes guided by linguistic instructions. Enabling the agent to adhere to instructions throughout the process of navigation represents a significant challenge within the domain of VLN. To address this challenge, common approaches often rely on encoders to explicitly record past locations and actions, increasing model complexity and resource consumption. Our proposal, the Vision-and-Language Navigation Generative Pretrained Transformer (VLN-GPT), adopts a transformer decoder model (GPT2) to model trajectory sequence dependencies, bypassing the need for historical encoding modules. This method allows for direct historical information access through trajectory sequence, enhancing efficiency. Furthermore, our model separates the training process into offline pre-training with imitation learning and online fine-tuning with reinforcement learning. This distinction allows for more focused training objectives and improved performance. Performance assessments on the VLN dataset reveal that VLN-GPT surpasses complex state-of-the-art encoder-based models.