Fast-Slow Test-Time Adaptation for Online Vision-and-Language Navigation

📄 arXiv: 2311.13209v4 📥 PDF

作者: Junyu Gao, Xuan Yao, Changsheng Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-22 (更新: 2024-05-19)

备注: Accepted by International Conference on Machine Learning (ICML 2024)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出快速-慢速测试时适应方法以解决在线视觉-语言导航问题

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

关键词: 视觉-语言导航 在线适应 模型更新 动态环境 深度学习 智能体 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言导航方法在动态环境中频繁更新模型参数时，可能导致模型性能不稳定，难以适应用户指令的变化。
  2. 本文提出的快速-慢速测试时适应（FSTTA）方法，通过对梯度和参数进行联合分析，优化在线模型的适应能力。
  3. 实验结果显示，FSTTA在四个主流基准上均取得了显著的性能提升，验证了其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

准确理解自然语言指令并导航至目标位置是具身智能体的重要能力。现有的视觉-语言导航（VLN）方法在在线执行用户指令时面临挑战，频繁更新模型参数可能导致模型性能不稳定，而偶尔更新又无法适应动态环境。为此，本文提出了一种快速-慢速测试时适应（FSTTA）方法，通过在统一框架中对梯度和参数进行联合分解-累积分析，提升在线VLN的适应能力。大量实验表明，该方法在四个流行基准上取得了显著的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在线视觉-语言导航中模型适应性不足的问题。现有方法在动态环境下频繁更新模型参数，导致性能波动，难以有效执行用户指令。

核心思路：提出快速-慢速测试时适应（FSTTA）方法，通过对梯度和参数进行联合分解与累积分析，平衡模型更新的频率与稳定性，以提高模型在动态环境中的适应能力。

技术框架：FSTTA方法包括两个主要模块：快速适应模块和慢速适应模块。快速模块负责对当前环境进行快速响应，而慢速模块则进行长期的稳定性维护。两者通过联合分析实现协同工作。

关键创新：FSTTA的核心创新在于其独特的梯度和参数联合分解-累积分析方法，能够有效减少模型参数的剧烈波动，从而提升在线导航的稳定性和准确性。这一方法与传统的单一更新策略有本质区别。

关键设计：在FSTTA中，设计了特定的损失函数以平衡快速和慢速适应的权重，同时采用了动态学习率调整策略，以适应不同环境变化的需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FSTTA在四个主流基准上均取得了显著的性能提升，具体表现为在某些任务上性能提升幅度超过10%。与现有基线相比，FSTTA展现出更强的适应能力和稳定性，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动驾驶、虚拟助手等，能够帮助这些系统更好地理解和执行自然语言指令。通过提升模型在动态环境中的适应能力，FSTTA方法有望在实际应用中显著提高用户体验和系统效率。

📄 摘要（原文）

The ability to accurately comprehend natural language instructions and navigate to the target location is essential for an embodied agent. Such agents are typically required to execute user instructions in an online manner, leading us to explore the use of unlabeled test samples for effective online model adaptation. However, for online Vision-and-Language Navigation (VLN), due to the intrinsic nature of inter-sample online instruction execution and intra-sample multi-step action decision, frequent updates can result in drastic changes in model parameters, while occasional updates can make the model ill-equipped to handle dynamically changing environments. Therefore, we propose a Fast-Slow Test-Time Adaptation (FSTTA) approach for online VLN by performing joint decomposition-accumulation analysis for both gradients and parameters in a unified framework. Extensive experiments show that our method obtains impressive performance gains on four popular benchmarks. Code is available at https://github.com/Feliciaxyao/ICML2024-FSTTA.