LangNav: Language as a Perceptual Representation for Navigation
作者: Bowen Pan, Rameswar Panda, SouYoung Jin, Rogerio Feris, Aude Oliva, Phillip Isola, Yoon Kim
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.RO
发布日期: 2023-10-11 (更新: 2024-03-30)
💡 一句话要点
提出LangNav以解决低数据环境下的视觉语言导航问题
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言导航 低数据环境 自然语言处理 预训练模型 多模态学习 机器人导航 智能系统
📋 核心要点
- 现有的视觉语言导航方法通常依赖于大量的视觉特征，导致在低数据环境下性能不佳。
- 本研究提出了一种新的方法，将语言作为感知表示，通过自然语言描述来指导导航决策。
- 实验结果显示，LangNav在仅有少量专家轨迹的情况下，显著提升了导航性能，超越了传统基线。
📝 摘要（中文）
本文探讨了将语言作为感知表示用于视觉语言导航（VLN），重点关注低数据环境。我们的方法利用现成的视觉系统进行图像描述和物体检测，将代理在每个时间步的自我中心全景视图转换为自然语言描述。然后，我们微调一个预训练的语言模型，根据当前视图和轨迹历史选择最佳行动，以满足导航指令。与直接使用连续视觉特征的标准设置不同，我们的方法使用离散语言作为感知表示。我们在R2R VLN基准上探索了语言基础导航（LangNav）方法的几个用例，结果表明在仅有少量专家轨迹（10-100）的情况下，该方法优于依赖视觉特征的基线，展示了语言作为导航感知表示的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在低数据环境下视觉语言导航（VLN）中的性能不足问题。现有方法通常依赖于大量的视觉特征，导致在数据稀缺时效果不佳。
核心思路：我们提出将语言作为感知表示，通过将代理的全景视图转换为自然语言描述，来指导导航决策。这种方法能够在数据稀缺的情况下有效利用语言信息。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，使用现成的视觉系统进行图像描述和物体检测；其次，微调预训练的语言模型以选择最佳行动；最后，结合当前视图和轨迹历史进行决策。
关键创新：最重要的创新在于将离散语言作为感知表示，而不是直接使用连续的视觉特征。这一设计使得在低数据环境下仍能有效进行导航。
关键设计：在模型设计中，我们采用了预训练的语言模型，并通过合成轨迹和领域转移等技术来增强模型的适应性和泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LangNav在仅有10-100条专家轨迹的情况下，显著提升了导航性能，相较于依赖视觉特征的基线方法，表现出更好的适应性和效果，展示了语言作为感知表示的巨大潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人导航、智能家居系统以及增强现实等场景。通过将语言作为导航的核心表示，能够在数据稀缺的情况下提升系统的智能化水平，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
We explore the use of language as a perceptual representation for vision-and-language navigation (VLN), with a focus on low-data settings. Our approach uses off-the-shelf vision systems for image captioning and object detection to convert an agent's egocentric panoramic view at each time step into natural language descriptions. We then finetune a pretrained language model to select an action, based on the current view and the trajectory history, that would best fulfill the navigation instructions. In contrast to the standard setup which adapts a pretrained language model to work directly with continuous visual features from pretrained vision models, our approach instead uses (discrete) language as the perceptual representation. We explore several use cases of our language-based navigation (LangNav) approach on the R2R VLN benchmark: generating synthetic trajectories from a prompted language model (GPT-4) with which to finetune a smaller language model; domain transfer where we transfer a policy learned on one simulated environment (ALFRED) to another (more realistic) environment (R2R); and combining both vision- and language-based representations for VLN. Our approach is found to improve upon baselines that rely on visual features in settings where only a few expert trajectories (10-100) are available, demonstrating the potential of language as a perceptual representation for navigation.