Causality-based Cross-Modal Representation Learning for Vision-and-Language Navigation

📄 arXiv: 2403.03405v1 📥 PDF

作者: Liuyi Wang, Zongtao He, Ronghao Dang, Huiyi Chen, Chengju Liu, Qijun Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-06

备注: 16 pages

💡 一句话要点

提出CausalVLN以解决视觉与语言导航中的偏差关联问题

🎯 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: 视觉与语言导航 因果学习 多模态表示 特征无偏 机器人导航 智能系统 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有的视觉与语言导航方法在处理虚假关联时存在显著的性能差距，影响了其在新环境中的泛化能力。
  2. 本文提出的CausalVLN框架基于因果学习，通过合理假设混杂因素并进行干预，提升特征表示的无偏性。
  3. 在R2R、RxR和REVERIE数据集上的实验结果显示，CausalVLN显著缩小了已见与未见环境之间的性能差距，展现出强大的泛化能力。

📝 摘要（中文）

视觉与语言导航（VLN）近年来受到广泛关注，但现有方法在处理虚假关联时表现不佳，导致在已见与未见环境中的性能差距显著。本文提出了一种基于因果学习范式的统一框架CausalVLN，旨在训练一个能够学习无偏特征表示的鲁棒导航器。我们利用结构因果模型（SCM）建立了视觉与语言中的混杂因素的合理假设，并提出了迭代后门表示学习（IBRL）方法，以便对混杂因素进行自适应和有效的干预。此外，我们引入了视觉和语言后门因果编码器，以在训练和验证过程中实现多模态的无偏特征表达，从而增强代理在不同环境中的泛化能力。实验结果表明，CausalVLN在三个VLN数据集（R2R、RxR和REVERIE）上优于现有的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉与语言导航中因虚假关联导致的泛化能力不足的问题。现有方法在新环境中的表现往往不理想，存在显著的性能差距。

核心思路：CausalVLN框架通过因果学习的方式，建立视觉与语言中的混杂因素模型，并通过迭代后门表示学习方法进行有效干预，以实现无偏特征表示的学习。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：结构因果模型（SCM）用于假设混杂因素，迭代后门表示学习（IBRL）用于特征干预，以及视觉和语言后门因果编码器用于多模态特征表达。

关键创新：最重要的创新在于引入了因果学习的框架，利用后门干预机制有效消除了特征表示中的偏差，与传统方法相比，显著提升了模型的泛化能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化无偏特征表示，网络结构上结合了视觉和语言信息的编码器，确保在训练和验证过程中能够有效处理多模态数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CausalVLN在R2R、RxR和REVERIE数据集上均超越了现有最先进的方法，具体提升幅度达到X%（具体数据待补充），有效缩小了已见与未见环境之间的性能差距，验证了其强大的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人导航、虚拟助手和增强现实等场景，能够提升这些系统在复杂环境中的适应能力和决策质量。未来，CausalVLN可能推动更广泛的因果推理在多模态学习中的应用，促进智能系统的自主学习与适应能力。

📄 摘要（原文）

Vision-and-Language Navigation (VLN) has gained significant research interest in recent years due to its potential applications in real-world scenarios. However, existing VLN methods struggle with the issue of spurious associations, resulting in poor generalization with a significant performance gap between seen and unseen environments. In this paper, we tackle this challenge by proposing a unified framework CausalVLN based on the causal learning paradigm to train a robust navigator capable of learning unbiased feature representations. Specifically, we establish reasonable assumptions about confounders for vision and language in VLN using the structured causal model (SCM). Building upon this, we propose an iterative backdoor-based representation learning (IBRL) method that allows for the adaptive and effective intervention on confounders. Furthermore, we introduce the visual and linguistic backdoor causal encoders to enable unbiased feature expression for multi-modalities during training and validation, enhancing the agent's capability to generalize across different environments. Experiments on three VLN datasets (R2R, RxR, and REVERIE) showcase the superiority of our proposed method over previous state-of-the-art approaches. Moreover, detailed visualization analysis demonstrates the effectiveness of CausalVLN in significantly narrowing down the performance gap between seen and unseen environments, underscoring its strong generalization capability.