Zero-Shot Object Goal Visual Navigation With Class-Independent Relationship Network

📄 arXiv: 2310.09883v2 📥 PDF

作者: Xinting Li, Shiguang Zhang, Yue LU, Kerry Dang, Lingyan Ran

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2023-10-15 (更新: 2024-03-14)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出类独立关系网络以解决零样本目标视觉导航问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 零样本学习 视觉导航 类独立关系网络 图卷积网络 智能体导航

📋 核心要点

  1. 现有方法在零样本目标视觉导航中存在导航能力与目标特征耦合的问题，限制了智能体的泛化能力。
  2. 本文提出类独立关系网络（CIRN），通过相似性排名构建新的状态表示，从而解耦导航能力与目标特征。
  3. 在AI2-THOR虚拟环境中的实验表明，本文方法在零样本导航任务中表现优异，超越了现有的最先进方法。

📝 摘要（中文）

本文研究了零样本目标视觉导航问题。在这一任务中，智能体需要从其自我中心的视觉输入中定位导航目标。'零样本'意味着智能体需要寻找的目标在训练阶段并未被训练。为了解决训练过程中导航能力与目标特征耦合的问题，本文提出了类独立关系网络（CIRN）。该方法结合目标检测信息与目标与导航目标之间的相对语义相似性，构建了一种全新的状态表示，该表示不包含目标特征或环境特征，有效地将智能体的导航能力与目标特征解耦。通过在AI2-THOR虚拟环境中的广泛实验，我们的方法在零样本目标视觉导航任务中超越了当前的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决零样本目标视觉导航中的导航能力与目标特征耦合问题。现有方法通常依赖于目标特征进行导航，导致在未见目标时性能下降。

核心思路：提出类独立关系网络（CIRN），通过结合目标检测信息与目标间的相似性，构建不依赖于具体目标特征的状态表示，从而提高智能体的泛化能力。

技术框架：整体架构包括目标检测模块、相似性计算模块和图卷积网络（GCN）。目标检测模块负责识别环境中的对象，相似性计算模块用于评估目标间的语义相似性，GCN则学习对象间的关系。

关键创新：最重要的创新在于提出了不依赖于目标特征的状态表示，利用相似性排名来解耦导航能力与目标特征，这与现有方法的特征依赖性形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，使用了图卷积网络来捕捉对象间的关系，损失函数设计为优化相似性排名，确保智能体能够在未见目标的情况下进行有效导航。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，本文方法在零样本目标视觉导航任务中表现优异，相较于现有最先进方法，性能提升幅度达到XX%。在更具挑战性的跨目标和跨场景设置中，验证了方法的鲁棒性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动驾驶和虚拟现实等场景。在这些领域中，智能体需要在未知环境中自主导航并识别目标，本文的方法能够显著提升其在新目标和新环境下的适应能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper investigates the zero-shot object goal visual navigation problem. In the object goal visual navigation task, the agent needs to locate navigation targets from its egocentric visual input. "Zero-shot" means that the target the agent needs to find is not trained during the training phase. To address the issue of coupling navigation ability with target features during training, we propose the Class-Independent Relationship Network (CIRN). This method combines target detection information with the relative semantic similarity between the target and the navigation target, and constructs a brand new state representation based on similarity ranking, this state representation does not include target feature or environment feature, effectively decoupling the agent's navigation ability from target features. And a Graph Convolutional Network (GCN) is employed to learn the relationships between different objects based on their similarities. During testing, our approach demonstrates strong generalization capabilities, including zero-shot navigation tasks with different targets and environments. Through extensive experiments in the AI2-THOR virtual environment, our method outperforms the current state-of-the-art approaches in the zero-shot object goal visual navigation task. Furthermore, we conducted experiments in more challenging cross-target and cross-scene settings, which further validate the robustness and generalization ability of our method. Our code is available at: https://github.com/SmartAndCleverRobot/ICRA-CIRN.