Disentangling Foreground and Background for vision-Language Navigation via Online Augmentation

📄 arXiv: 2510.00604v1 📥 PDF

作者: Yunbo Xu, Xuesong Zhang, Jia Li, Zhenzhen Hu, Richang Hong

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-01

💡 一句话要点

提出COFA，通过在线增强解耦前景与背景特征，提升视觉语言导航泛化性

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

关键词: 视觉语言导航 前景背景解耦 在线增强 共识机制 机器人导航

📋 核心要点

  1. 视觉语言导航任务中，如何有效利用视觉信息中的前景和背景是关键挑战。
  2. 论文提出COFA，通过在线增强策略，解耦前景和背景特征，提升导航智能体的泛化能力。
  3. 实验表明，COFA在REVERIE和R2R数据集上取得了SOTA性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种共识驱动的在线特征增强策略(COFA)，旨在通过交替使用前景和背景特征来促进视觉语言导航(VLN)中可导航的泛化能力。该方法首先利用语义增强的地标识别来解耦前景和背景，并将它们作为候选的增强特征。随后，一种共识驱动的在线增强策略鼓励智能体根据不同的指令和导航位置，整合两阶段投票结果以确定特征偏好。在REVERIE和R2R数据集上的实验表明，我们的在线前景-背景增强提高了基线的泛化能力，并达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：视觉语言导航(VLN)任务旨在让智能体根据自然语言指令在未见过的环境中导航。现有方法往往忽略了视觉观察中前景和背景的重要性，未能充分利用它们所包含的语义和空间信息。如何有效解耦和利用前景与背景信息，提升智能体的泛化能力，是本文要解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是将视觉观察分解为前景和背景，前景提供语义线索，背景提供空间连接信息。通过在线增强策略，智能体可以根据不同的指令和导航位置，动态地选择和整合前景和背景特征，从而提高对环境的理解和导航能力。这种动态选择和整合的过程基于一种共识机制，鼓励智能体学习不同特征的偏好。

技术框架：COFA包含以下几个主要模块：1) 前景背景解耦：利用语义增强的地标识别技术，将视觉观察分解为前景和背景特征。2) 在线特征增强：根据当前指令和导航位置，动态地选择和整合前景和背景特征。3) 共识驱动的特征选择：通过两阶段投票机制，智能体学习不同特征的偏好，并根据共识结果选择最终的特征表示。整体流程是，智能体首先观察环境，然后利用前景背景解耦模块提取前景和背景特征。接着，在线特征增强模块根据当前指令和导航位置，动态地选择和整合这些特征。最后，共识驱动的特征选择模块根据两阶段投票结果，选择最终的特征表示，用于指导智能体的导航决策。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种共识驱动的在线特征增强策略(COFA)，该策略能够动态地解耦和利用前景和背景特征，从而提高智能体的泛化能力。与现有方法相比，COFA更加关注视觉观察中前景和背景的重要性，并能够根据不同的指令和导航位置，动态地选择和整合这些特征。此外，COFA采用了一种共识机制，鼓励智能体学习不同特征的偏好，从而提高特征选择的准确性。

关键设计：在前景背景解耦模块中，论文使用了语义增强的地标识别技术，以提高前景和背景特征提取的准确性。在线特征增强模块采用了一种注意力机制，根据当前指令和导航位置，动态地选择和整合前景和背景特征。共识驱动的特征选择模块采用了一种两阶段投票机制，第一阶段是基于指令的投票，第二阶段是基于导航位置的投票。最终的特征表示是根据两阶段投票结果的加权平均得到的。具体的参数设置和损失函数细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，COFA在REVERIE和R2R数据集上取得了显著的性能提升。在REVERIE数据集上，COFA将基线的SPL提高了超过5个百分点。在R2R数据集上，COFA也取得了与现有SOTA方法相当的性能。这些结果验证了COFA的有效性，表明其能够有效地提高视觉语言导航智能体的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。例如，在机器人导航中，可以利用该方法提高机器人在复杂环境中的导航能力。在自动驾驶中，可以利用该方法提高车辆对周围环境的感知能力，从而提高驾驶安全性。在虚拟现实中，可以利用该方法提高虚拟场景的真实感和交互性。

📄 摘要（原文）

Following language instructions, vision-language navigation (VLN) agents are tasked with navigating unseen environments. While augmenting multifaceted visual representations has propelled advancements in VLN, the significance of foreground and background in visual observations remains underexplored. Intuitively, foreground regions provide semantic cues, whereas the background encompasses spatial connectivity information. Inspired on this insight, we propose a Consensus-driven Online Feature Augmentation strategy (COFA) with alternative foreground and background features to facilitate the navigable generalization. Specifically, we first leverage semantically-enhanced landmark identification to disentangle foreground and background as candidate augmented features. Subsequently, a consensus-driven online augmentation strategy encourages the agent to consolidate two-stage voting results on feature preferences according to diverse instructions and navigational locations. Experiments on REVERIE and R2R demonstrate that our online foreground-background augmentation boosts the generalization of baseline and attains state-of-the-art performance.