Evaluating Vision-Language Models as Evaluators in Path Planning

📄 arXiv: 2411.18711v4 📥 PDF

作者: Mohamed Aghzal, Xiang Yue, Erion Plaku, Ziyu Yao

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-05-16)

备注: Accepted to the 2025 IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR)

💡 一句话要点

提出PathEval基准以评估视觉语言模型在路径规划中的有效性

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

关键词: 视觉语言模型 路径规划 计划评估 低级感知 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在端到端路径规划中表现有限，无法有效进行复杂推理。
  2. 本文提出PathEval基准，评估视觉语言模型在路径规划中的评估能力，强调低级感知与信息整合。
  3. 实验结果显示，现有VLM在路径评估中存在显著挑战，特别是在低级细节的感知上表现不佳。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在复杂推理方面展现出潜力，但在端到端规划中效果有限。这引发了一个有趣的问题：如果这些模型无法有效规划，是否仍能作为有用的计划评估者？本文将这一问题推广到增强视觉理解的视觉语言模型（VLMs）。我们提出了PathEval，一个新基准，用于评估VLMs在复杂路径规划场景中的计划评估能力。成功通过该基准要求VLM能够从场景描述中抽象出最佳路径的特征，展示对每条路径的精确低级感知，并整合这些信息以决定更优路径。对现有VLM的分析表明，这些模型在基准测试中面临重大挑战，尤其是在低级细节感知方面存在瓶颈。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉语言模型在复杂路径规划中的评估能力不足的问题。现有方法在低级细节感知方面存在显著瓶颈，导致评估效果不理想。

核心思路：通过引入PathEval基准，本文探讨了如何利用视觉语言模型的视觉理解能力来增强路径评估的有效性，强调了抽象特征与信息整合的重要性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：场景描述解析、路径特征抽象和路径评估决策。模型首先解析场景描述，提取关键信息，然后抽象出最佳路径特征，最后进行路径评估。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了PathEval基准，系统性地评估VLM在路径评估中的表现，特别关注低级感知能力的提升。与现有方法相比，强调了任务特定的适应性调整。

关键设计：在模型设计中，采用了任务特定的损失函数和网络结构，特别关注视觉编码器的适应性调整，以提高路径评估的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，现有的视觉语言模型在PathEval基准上表现不佳，尤其是在低级细节感知方面，整体性能提升幅度有限。通过任务特定的适应性调整，模型在路径评估中的有效性有望得到显著改善。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和智能交通系统等，能够为复杂环境中的路径规划提供有效的评估工具。未来，随着视觉语言模型的进一步发展，可能会在更多实际场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Despite their promise to perform complex reasoning, large language models (LLMs) have been shown to have limited effectiveness in end-to-end planning. This has inspired an intriguing question: if these models cannot plan well, can they still contribute to the planning framework as a helpful plan evaluator? In this work, we generalize this question to consider LLMs augmented with visual understanding, i.e., Vision-Language Models (VLMs). We introduce PathEval, a novel benchmark evaluating VLMs as plan evaluators in complex path-planning scenarios. Succeeding in the benchmark requires a VLM to be able to abstract traits of optimal paths from the scenario description, demonstrate precise low-level perception on each path, and integrate this information to decide the better path. Our analysis of state-of-the-art VLMs reveals that these models face significant challenges on the benchmark. We observe that the VLMs can precisely abstract given scenarios to identify the desired traits and exhibit mixed performance in integrating the provided information. Yet, their vision component presents a critical bottleneck, with models struggling to perceive low-level details about a path. Our experimental results show that this issue cannot be trivially addressed via end-to-end fine-tuning; rather, task-specific discriminative adaptation of these vision encoders is needed for these VLMs to become effective path evaluators.