Embodied Image Captioning: Self-supervised Learning Agents for Spatially Coherent Image Descriptions
作者: Tommaso Galliena, Tommaso Apicella, Stefano Rosa, Pietro Morerio, Alessio Del Bue, Lorenzo Natale
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-04-11 (更新: 2025-09-16)
备注: 11 pages, 8 figures, 6 tables, code and test set annotations available at https://hsp-iit.github.io/embodied-captioning/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出一种自监督具身图像描述方法，提升智能体在复杂环境中生成空间一致性描述的能力。
🎯 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: 具身智能 图像描述 自监督学习 伪标签 对比学习
📋 核心要点
- 现有图像描述模型在具身环境中，由于视角变化和环境干扰，难以生成空间一致的描述。
- 该方法通过智能体主动探索环境，利用大型语言模型生成伪标签，并采用对比学习进行微调，提升描述一致性。
- 实验结果表明，该方法能有效挖掘高分歧样本，提高语义相似性，并显著提升描述的准确性和一致性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种自监督方法，旨在提升智能体在主动探索通用环境时描述任意对象的能力。这是一个具有挑战性的问题，因为现有模型难以获得连贯的图像描述，这归因于不同的相机视角和环境杂乱。我们提出了一个三阶段框架来微调现有的图像描述模型，通过共识机制增强跨视角的描述准确性和一致性。首先，智能体探索环境，收集带噪声的图像-描述对。然后，使用大型语言模型通过共识为每个对象实例提炼一致的伪描述。最后，通过对比学习，使用这些伪描述来微调现成的图像描述模型。我们在手动标注的测试集上分析了描述模型、探索策略、伪标签方法和微调策略的组合性能。结果表明，与经典基线相比，可以训练一种策略来挖掘具有更高分歧的样本。我们的伪描述方法与所有策略相结合，具有比其他现有方法更高的语义相似性，并且微调显著提高了描述的准确性和一致性。代码和测试集注释可在 https://hsp-iit.github.io/embodied-captioning/ 获取。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决具身环境中图像描述模型生成空间不一致描述的问题。现有方法在处理不同视角和杂乱环境时，难以保证描述的连贯性和准确性，导致智能体无法有效地理解和交互环境。
核心思路：论文的核心思路是利用自监督学习，通过智能体主动探索环境，并结合大型语言模型的共识能力，生成高质量的伪标签，从而提升图像描述模型在具身环境中的性能。通过对比学习，进一步增强模型对不同视角的鲁棒性。
技术框架：该方法包含三个主要阶段：1) 环境探索阶段：智能体在环境中自由探索，收集图像-描述对，这些描述可能包含噪声。2) 伪标签生成阶段：利用大型语言模型，对同一对象实例的不同描述进行共识，生成一致的伪标签。3) 模型微调阶段：使用生成的伪标签，通过对比学习微调现有的图像描述模型，提升其描述的准确性和一致性。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用大型语言模型进行伪标签生成，从而克服了传统自监督学习中标签质量不高的问题。通过智能体主动探索，可以更有针对性地收集信息，提高训练数据的质量。此外，对比学习的引入进一步增强了模型对视角变化的鲁棒性。
关键设计：在环境探索阶段，设计了不同的探索策略，以挖掘具有更高分歧的样本。在伪标签生成阶段，使用了大型语言模型进行共识，并设置了阈值来过滤低质量的伪标签。在模型微调阶段，使用了对比损失函数，鼓励模型生成更一致的描述。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够训练智能体挖掘具有更高分歧的样本，从而提升模型的泛化能力。与现有方法相比，该方法生成的伪标签具有更高的语义相似性。通过微调，图像描述的准确性和一致性得到了显著提升（具体数值提升幅度未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、自动驾驶等领域。通过提升智能体对环境的理解能力，可以实现更自然、更高效的人机交互，并提高机器人在复杂环境中的自主性。未来，该方法有望扩展到其他多模态任务，如视觉问答、场景理解等。
📄 摘要（原文）
We present a self-supervised method to improve an agent's abilities in describing arbitrary objects while actively exploring a generic environment. This is a challenging problem, as current models struggle to obtain coherent image captions due to different camera viewpoints and clutter. We propose a three-phase framework to fine-tune existing captioning models that enhances caption accuracy and consistency across views via a consensus mechanism. First, an agent explores the environment, collecting noisy image-caption pairs. Then, a consistent pseudo-caption for each object instance is distilled via consensus using a large language model. Finally, these pseudo-captions are used to fine-tune an off-the-shelf captioning model, with the addition of contrastive learning. We analyse the performance of the combination of captioning models, exploration policies, pseudo-labeling methods, and fine-tuning strategies, on our manually labeled test set. Results show that a policy can be trained to mine samples with higher disagreement compared to classical baselines. Our pseudo-captioning method, in combination with all policies, has a higher semantic similarity compared to other existing methods, and fine-tuning improves caption accuracy and consistency by a significant margin. Code and test set annotations available at https://hsp-iit.github.io/embodied-captioning/