Why Only Text: Empowering Vision-and-Language Navigation with Multi-modal Prompts

📄 arXiv: 2406.02208v1 📥 PDF

作者: Haodong Hong, Sen Wang, Zi Huang, Qi Wu, Jiajun Liu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-06-04

备注: IJCAI 2024

💡 一句话要点

提出VLN-MP，通过多模态提示增强视觉语言导航任务性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言导航 多模态学习 图像提示 机器人导航 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有VLN任务依赖文本指令，但文本的抽象性导致歧义，限制了视觉知识的迁移。
  2. VLN-MP通过整合文本和图像提示，增强了传统VLN，提升了导航的准确性和鲁棒性。
  3. 实验表明，VLN-MP在多个基准测试中显著提高了导航性能，尤其是在预探索场景下。

📝 摘要（中文）

现有的视觉语言导航(VLN)任务主要依赖文本指令引导智能体。然而，文本指令本质上是抽象的，相同的文本指令可能对应不同的视觉信号，导致严重的歧义，并限制了用户在视觉领域先验知识向智能体的迁移。为了弥补这一差距，我们提出了基于多模态提示的视觉语言导航(VLN-MP)，这是一种通过在指令中整合自然语言和图像来增强传统VLN的新任务。VLN-MP不仅通过有效处理纯文本提示来保持向后兼容性，而且在不同数量和相关性的视觉提示下始终显示出优势。视觉提示的可能形式包括精确和相似的物体图像，从而在不同的导航场景中提供适应性和通用性。为了在统一框架下评估VLN-MP，我们实现了一个新的基准，该基准提供：(1)一个无需训练的pipeline，用于将文本指令转换为带有地标图像的多模态形式；(2)用于不同下游任务的具有多模态指令的各种数据集；(3)一个新模块，旨在处理各种图像提示，以便与最先进的VLN模型无缝集成。在四个VLN基准(R2R、RxR、REVERIE、CVDN)上的大量实验表明，结合视觉提示可以显著提高导航性能。在保持纯文本提示效率的同时，VLN-MP使智能体能够在预探索设置中导航，并优于基于文本的模型，显示出其更广泛的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉语言导航（VLN）任务主要依赖于文本指令，但文本指令的抽象性导致导航过程中出现歧义，限制了智能体利用视觉先验知识的能力。例如，相同的文本描述可能对应多个相似的视觉场景，使得智能体难以做出正确的决策。

核心思路：VLN-MP的核心思路是通过引入多模态提示，即同时使用文本和图像信息来指导智能体的导航。图像提示可以提供更具体的视觉信息，从而消除文本指令的歧义，并帮助智能体更好地理解环境。这种方法旨在弥合文本指令的抽象性与视觉环境的具象性之间的差距。

技术框架：VLN-MP的整体框架包括以下几个主要组成部分：1) 多模态指令生成模块：该模块负责将文本指令转换为包含文本和图像提示的多模态指令。论文提出了一种无需训练的pipeline，利用地标图像来增强文本指令。2) 多模态信息融合模块：该模块负责将文本和图像提示的信息进行融合，以便智能体能够同时利用这两种模态的信息进行导航。论文设计了一个新的模块来处理各种图像提示，并将其与现有的VLN模型无缝集成。3) 导航智能体：该智能体根据融合后的多模态信息进行导航，并最终到达目标位置。

关键创新：VLN-MP的关键创新在于引入了多模态提示的概念，并将其应用于视觉语言导航任务。与传统的仅依赖文本指令的方法相比，VLN-MP能够利用更丰富的环境信息，从而提高导航的准确性和鲁棒性。此外，论文还提出了一种无需训练的多模态指令生成方法，降低了数据标注的成本。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 多模态指令的表示方式：论文采用了一种灵活的表示方式，允许使用不同数量和相关性的视觉提示。2) 多模态信息融合模块的设计：该模块需要能够有效地融合文本和图像信息，并处理不同类型的图像提示。3) 实验设置：论文在多个VLN基准测试中进行了实验，并比较了VLN-MP与现有方法的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VLN-MP在R2R、RxR、REVERIE和CVDN四个VLN基准测试中均取得了显著的性能提升。例如，在预探索设置下，VLN-MP优于基于文本的模型，证明了其更广泛的适用性。此外，VLN-MP在处理不同数量和相关性的视觉提示时，始终表现出优势。

🎯 应用场景

VLN-MP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。它可以帮助智能体更好地理解人类的指令，并在复杂的环境中进行导航。此外，VLN-MP还可以应用于教育和娱乐领域，例如开发更具交互性的虚拟旅游应用。

📄 摘要（原文）

Current Vision-and-Language Navigation (VLN) tasks mainly employ textual instructions to guide agents. However, being inherently abstract, the same textual instruction can be associated with different visual signals, causing severe ambiguity and limiting the transfer of prior knowledge in the vision domain from the user to the agent. To fill this gap, we propose Vision-and-Language Navigation with Multi-modal Prompts (VLN-MP), a novel task augmenting traditional VLN by integrating both natural language and images in instructions. VLN-MP not only maintains backward compatibility by effectively handling text-only prompts but also consistently shows advantages with different quantities and relevance of visual prompts. Possible forms of visual prompts include both exact and similar object images, providing adaptability and versatility in diverse navigation scenarios. To evaluate VLN-MP under a unified framework, we implement a new benchmark that offers: (1) a training-free pipeline to transform textual instructions into multi-modal forms with landmark images; (2) diverse datasets with multi-modal instructions for different downstream tasks; (3) a novel module designed to process various image prompts for seamless integration with state-of-the-art VLN models. Extensive experiments on four VLN benchmarks (R2R, RxR, REVERIE, CVDN) show that incorporating visual prompts significantly boosts navigation performance. While maintaining efficiency with text-only prompts, VLN-MP enables agents to navigate in the pre-explore setting and outperform text-based models, showing its broader applicability.