AIGeN: An Adversarial Approach for Instruction Generation in VLN

📄 arXiv: 2404.10054v1 📥 PDF

作者: Niyati Rawal, Roberto Bigazzi, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.RO

发布日期: 2024-04-15

备注: Accepted to 7th Multimodal Learning and Applications Workshop (MULA 2024) at the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024

💡 一句话要点

提出AIGeN以解决视觉语言导航中的指令生成问题

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

关键词: 视觉语言导航 生成对抗网络 合成指令 Transformer 智能代理 多模态学习 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言导航方法在指令生成方面存在不足，导致导航性能受限。
  2. 本文提出AIGeN，通过生成对抗网络架构生成合成指令，旨在提升导航代理的表现。
  3. 实验结果表明，AIGeN在多个数据集上生成的指令显著提升了现有VLN方法的性能。

📝 摘要（中文）

近年来，视觉与语言导航（VLN）的研究兴趣显著增长。VLN是一项挑战性任务，涉及代理根据人类指令在未知环境中导航以达到特定目标。本文提出AIGeN，一种新颖的架构，灵感来源于生成对抗网络（GAN），旨在生成有意义且结构良好的合成指令，以提升导航代理的性能。模型由Transformer解码器（GPT-2）和Transformer编码器（BERT）组成。在训练阶段，解码器为描述代理路径的图像序列生成句子，而编码器则区分真实与虚假的指令。实验评估了生成指令的质量，并进行了广泛的消融研究。我们在Habitat-Matterport 3D数据集上生成了217K条合成指令，并在REVERIE和R2R上验证了我们的提案，显示出显著的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉语言导航中指令生成的挑战，现有方法在生成高质量指令方面存在不足，限制了导航代理的性能。

核心思路：AIGeN通过生成对抗网络的架构，结合Transformer模型生成合成指令，旨在提高指令的质量和有效性，从而提升导航代理的表现。

技术框架：AIGeN模型由两个主要部分组成：解码器（使用GPT-2）负责生成描述代理路径的句子，编码器（使用BERT）用于区分真实与虚假的指令。训练过程中，解码器和编码器相互对抗，以提高生成指令的质量。

关键创新：AIGeN的主要创新在于将生成对抗网络应用于指令生成任务，通过对抗训练提高了合成指令的自然性和准确性，这与传统方法的生成方式有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡生成指令的质量与多样性，同时在训练过程中进行了大量的超参数调优，以确保模型的最佳性能。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，AIGeN在Habitat-Matterport 3D数据集上生成的217K条合成指令显著提升了现有VLN方法的性能，验证分析在REVERIE和R2R数据集上达到了最新的性能水平，展示了该方法的有效性和优越性。

🎯 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、虚拟现实等场景，能够为这些领域中的导航系统提供更为精准和自然的指令生成能力，提升用户体验和系统效率。未来，该技术有望在更广泛的多模态交互中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

In the last few years, the research interest in Vision-and-Language Navigation (VLN) has grown significantly. VLN is a challenging task that involves an agent following human instructions and navigating in a previously unknown environment to reach a specified goal. Recent work in literature focuses on different ways to augment the available datasets of instructions for improving navigation performance by exploiting synthetic training data. In this work, we propose AIGeN, a novel architecture inspired by Generative Adversarial Networks (GANs) that produces meaningful and well-formed synthetic instructions to improve navigation agents' performance. The model is composed of a Transformer decoder (GPT-2) and a Transformer encoder (BERT). During the training phase, the decoder generates sentences for a sequence of images describing the agent's path to a particular point while the encoder discriminates between real and fake instructions. Experimentally, we evaluate the quality of the generated instructions and perform extensive ablation studies. Additionally, we generate synthetic instructions for 217K trajectories using AIGeN on Habitat-Matterport 3D Dataset (HM3D) and show an improvement in the performance of an off-the-shelf VLN method. The validation analysis of our proposal is conducted on REVERIE and R2R and highlights the promising aspects of our proposal, achieving state-of-the-art performance.