Vision-and-Language Navigation via Causal Learning

📄 arXiv: 2404.10241v1 📥 PDF

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

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-04-16

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出GOAT模型以解决视觉-语言导航中的数据集偏差问题

🎯 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-语言导航 因果推断 跨模态学习 无偏学习 特征池化 对比学习 数据集偏差 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言导航方法受到数据集偏差的影响，导致在未见环境中的性能下降。
  2. 本文提出GOAT模型，通过因果推断框架和BACL、FACL模块，减轻虚假相关性，实现无偏学习。
  3. 在多个VLN数据集上的实验结果显示，GOAT模型在性能上显著优于现有最先进的方法。

📝 摘要（中文）

在追求稳健且可泛化的环境感知与语言理解过程中，数据集偏差的普遍挑战持续困扰视觉-语言导航（VLN）代理，影响其在未见环境中的表现。本文提出了一种基于因果推断范式的广义跨模态因果变换器（GOAT），通过深入探讨视觉、语言和历史中的可观察与不可观察混杂因素，提出了后门和前门调整因果学习模块（BACL和FACL），以全面减轻潜在的虚假相关性，促进无偏学习。此外，为了捕捉全局混杂特征，本文还提出了一种通过对比学习监督的跨模态特征池化（CFP）模块，显示出在预训练期间提升跨模态表示的有效性。多项VLN数据集（R2R、REVERIE、RxR和SOON）上的广泛实验表明，所提方法优于之前的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉-语言导航中的数据集偏差问题，现有方法在未见环境中表现不佳，主要由于虚假相关性影响。

核心思路：论文的核心思路是利用因果推断框架，通过引入后门和前门调整因果学习模块，全面减轻潜在的虚假相关性，从而实现无偏学习。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：BACL模块用于后门调整，FACL模块用于前门调整，以及CFP模块用于跨模态特征池化，所有模块协同工作以提升模型性能。

关键创新：最重要的技术创新在于引入因果推断的思想，通过系统性地处理可观察与不可观察的混杂因素，显著改善了模型的泛化能力，与现有方法相比具有本质区别。

关键设计：在设计上，采用对比学习来监督CFP模块，优化跨模态特征的表示。此外，损失函数的设计也考虑了因果关系的影响，以确保学习过程的无偏性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在R2R、REVERIE、RxR和SOON等多个VLN数据集上的实验结果表明，GOAT模型在导航任务中相较于最先进的方法提升了约10%的成功率，显著提高了模型在未见环境中的适应能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、机器人导航和增强现实等场景，能够提升机器在复杂环境中的自主导航能力。通过改善视觉与语言的理解，未来可能推动人机交互的智能化进程，带来更自然的交互体验。

📄 摘要（原文）

In the pursuit of robust and generalizable environment perception and language understanding, the ubiquitous challenge of dataset bias continues to plague vision-and-language navigation (VLN) agents, hindering their performance in unseen environments. This paper introduces the generalized cross-modal causal transformer (GOAT), a pioneering solution rooted in the paradigm of causal inference. By delving into both observable and unobservable confounders within vision, language, and history, we propose the back-door and front-door adjustment causal learning (BACL and FACL) modules to promote unbiased learning by comprehensively mitigating potential spurious correlations. Additionally, to capture global confounder features, we propose a cross-modal feature pooling (CFP) module supervised by contrastive learning, which is also shown to be effective in improving cross-modal representations during pre-training. Extensive experiments across multiple VLN datasets (R2R, REVERIE, RxR, and SOON) underscore the superiority of our proposed method over previous state-of-the-art approaches. Code is available at https://github.com/CrystalSixone/VLN-GOAT.