DOPE: Dual Object Perception-Enhancement Network for Vision-and-Language Navigation
作者: Yinfeng Yu, Dongsheng Yang
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-04-30
备注: Main paper (10 pages). Accepted for publication by ICMR(International Conference on Multimedia Retrieval) 2025
💡 一句话要点
提出DOPE网络，增强视觉语言导航中智能体的对象感知能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言导航 对象感知 跨模态融合 文本语义提取 图像理解
📋 核心要点
- 现有VLN方法未能充分利用语言指令中的对象细节，限制了智能体的语言理解能力。
- DOPE网络通过TSE和TOPA模块提取文本中的关键对象信息，增强智能体对指令的理解。
- IOPA模块建模跨模态的对象关系，利用图像和文本间的潜在线索，提升导航决策的准确性。
📝 摘要（中文）
视觉语言导航(VLN)是一项具有挑战性的任务，智能体必须理解语言指令，并利用视觉线索在不熟悉的环境中导航。智能体必须根据环境中的视觉信息准确定位目标，并通过与周围环境交互来完成任务。尽管该领域取得了显著进展，但仍存在两个主要限制：(1)许多现有方法直接将完整的语言指令输入到多层Transformer网络中，而没有充分利用指令中的详细信息，从而限制了智能体在任务执行过程中的语言理解能力；(2)当前的方法通常忽略了跨不同模态的对象关系建模，未能有效利用对象之间的潜在线索，这影响了导航决策的准确性和鲁棒性。我们提出了一种双重对象感知增强网络(DOPE)来解决这些问题，以提高导航性能。首先，我们设计了一个文本语义提取(TSE)模块，从文本中提取相对重要的短语，并将它们输入到文本对象感知增强(TOPA)模块中，以充分利用指令中的对象和动作等细节。其次，我们引入了一个图像对象感知增强(IOPA)模块，该模块对跨不同模态的对象信息执行额外的建模，使模型能够更有效地利用图像和文本中对象之间的潜在线索，从而提高决策的准确性。在R2R和REVERIE数据集上的大量实验验证了所提出方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：视觉语言导航（VLN）任务旨在让智能体根据给定的自然语言指令，在未知的视觉环境中导航到目标位置。现有方法的痛点在于，它们通常直接将完整的语言指令输入到Transformer网络中，忽略了指令中包含的详细对象信息，并且缺乏对跨模态对象关系建模的能力，导致导航决策的准确性和鲁棒性不足。
核心思路：DOPE网络的核心思路是通过双重对象感知增强，即分别从文本和图像两个模态入手，提取并增强对象信息，然后建模跨模态的对象关系，从而更有效地利用语言指令中的细节信息和图像中的视觉线索，提升智能体的导航能力。
技术框架：DOPE网络主要包含以下几个模块：1) 文本语义提取（TSE）：从文本指令中提取关键短语，例如对象和动作。2) 文本对象感知增强（TOPA）：利用TSE提取的短语，增强对文本指令中对象信息的理解。3) 图像对象感知增强（IOPA）：建模图像中对象之间的关系，并与文本中的对象信息进行关联，从而利用跨模态的潜在线索。整体流程是，首先通过TSE提取文本特征，然后分别通过TOPA和IOPA增强文本和图像的对象感知，最后融合多模态信息进行导航决策。
关键创新：DOPE网络的关键创新在于其双重对象感知增强机制。与现有方法不同，DOPE网络不仅关注整体的语言指令，更注重提取和利用指令中的对象细节，并通过IOPA模块建模跨模态的对象关系，从而更有效地利用图像和文本中的潜在线索。这种双重增强机制使得智能体能够更准确地理解指令并做出导航决策。
关键设计：TSE模块的具体实现方式未知，但其目标是提取文本中的关键短语。TOPA和IOPA模块的具体网络结构也未知，但它们的设计目标是增强对文本和图像中对象信息的感知能力，并建模跨模态的对象关系。损失函数的设计也未知，但其目标是优化智能体的导航性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在R2R和REVERIE数据集上进行了实验，验证了DOPE网络的有效性。具体的性能数据和提升幅度未知，但摘要中提到该方法能够提高导航决策的准确性和鲁棒性。实验结果表明，通过增强对象感知和建模跨模态对象关系，可以显著提升视觉语言导航任务的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。例如，在家庭服务机器人中，可以利用该技术使机器人能够根据用户的语音指令，准确地在室内环境中导航到指定位置。在自动驾驶领域，可以提升车辆对复杂交通场景的理解能力，从而提高驾驶安全性。此外，该技术还可以应用于虚拟现实游戏中，增强用户与虚拟环境的交互体验。
📄 摘要（原文）
Vision-and-Language Navigation (VLN) is a challenging task where an agent must understand language instructions and navigate unfamiliar environments using visual cues. The agent must accurately locate the target based on visual information from the environment and complete tasks through interaction with the surroundings. Despite significant advancements in this field, two major limitations persist: (1) Many existing methods input complete language instructions directly into multi-layer Transformer networks without fully exploiting the detailed information within the instructions, thereby limiting the agent's language understanding capabilities during task execution; (2) Current approaches often overlook the modeling of object relationships across different modalities, failing to effectively utilize latent clues between objects, which affects the accuracy and robustness of navigation decisions. We propose a Dual Object Perception-Enhancement Network (DOPE) to address these issues to improve navigation performance. First, we design a Text Semantic Extraction (TSE) to extract relatively essential phrases from the text and input them into the Text Object Perception-Augmentation (TOPA) to fully leverage details such as objects and actions within the instructions. Second, we introduce an Image Object Perception-Augmentation (IOPA), which performs additional modeling of object information across different modalities, enabling the model to more effectively utilize latent clues between objects in images and text, enhancing decision-making accuracy. Extensive experiments on the R2R and REVERIE datasets validate the efficacy of the proposed approach.