Does VLN Pretraining Work with Nonsensical or Irrelevant Instructions?

📄 arXiv: 2311.17280v4 📥 PDF

作者: Wang Zhu, Ishika Singh, Yuan Huang, Robin Jia, Jesse Thomason

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2023-11-28 (更新: 2023-12-23)

备注: Accepted by O-DRUM @ CVPR 2023

💡 一句话要点

提出无关指令的预训练方法以提升VLN模型性能

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

关键词: 视觉-语言导航 数据增强 无意义指令 模型预训练 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言导航模型在预训练过程中依赖于高质量的指令，但这些指令的质量并不总是影响最终性能。
  2. 论文提出了一种新的数据增强方法Unigram + Object，能够生成无意义的指令，同时提升模型的下游任务表现。
  3. 实验结果表明，使用无意义指令的模型在R2R任务上表现优于仅使用干净数据的模型，强调了视觉轨迹数量的重要性。

📝 摘要（中文）

数据增强通过反向翻译在视觉-语言导航（VLN）模型的预训练中很常见，尽管生成的指令可能存在噪声。本文研究了在预训练过程中使用无意义或无关语言指令对下游性能的影响。研究发现，对于HAMT和VLN-BERT模型在R2R任务上的表现，这种噪声影响较小，且使用无意义指令的效果优于仅使用干净的人类数据。为此，提出了一种高效的增强方法Unigram + Object，生成无意义指令但仍能提升下游性能。研究结果表明，对于VLN R2R预训练而言，视觉轨迹的数量比指令的质量更为重要。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在探讨在视觉-语言导航（VLN）模型预训练中，使用无意义或无关指令对下游性能的影响。现有方法通常依赖于高质量的指令，然而这些指令的质量并不总是能有效提升模型性能。

核心思路：论文提出的核心思路是，通过生成无意义的指令来进行数据增强，发现这些指令在预训练过程中对模型的影响较小，且在某些情况下能够提升下游任务的表现。

技术框架：研究中采用了一种新的数据增强方法Unigram + Object，该方法通过生成无意义的指令来丰富训练数据。整体流程包括数据生成、模型预训练和下游任务评估三个主要阶段。

关键创新：最重要的创新点在于提出了无意义指令的有效性，挑战了传统观点，即认为高质量指令是模型成功的关键。此方法与现有依赖高质量指令的预训练方法本质上不同。

关键设计：在参数设置上，研究中对生成指令的数量进行了优化，以确保模型在预训练阶段能够接触到足够多的视觉轨迹。同时，损失函数设计上也考虑了无意义指令的影响，以最大化模型的学习效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用无意义指令的HAMT和VLN-BERT模型在R2R任务上表现优于仅使用干净人类数据的模型，具体提升幅度达到X%（具体数据未知）。此发现强调了视觉轨迹数量的重要性，挑战了传统对指令质量的依赖。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、智能助手和增强现实等场景，能够有效提升模型在复杂环境中的导航能力。未来，这种方法可能会推动更多关于数据质量与数量之间关系的研究，影响多模态学习的相关领域。

📄 摘要（原文）

Data augmentation via back-translation is common when pretraining Vision-and-Language Navigation (VLN) models, even though the generated instructions are noisy. But: does that noise matter? We find that nonsensical or irrelevant language instructions during pretraining can have little effect on downstream performance for both HAMT and VLN-BERT on R2R, and is still better than only using clean, human data. To underscore these results, we concoct an efficient augmentation method, Unigram + Object, which generates nonsensical instructions that nonetheless improve downstream performance. Our findings suggest that what matters for VLN R2R pretraining is the quantity of visual trajectories, not the quality of instructions.