M3ET: Efficient Vision-Language Learning for Robotics based on Multimodal Mamba-Enhanced Transformer

📄 arXiv: 2509.18005v1 📥 PDF

作者: Yanxin Zhang, Liang He, Zeyi Kang, Zuheng Ming, Kaixing Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-22

备注: 8 pages

💡 一句话要点

提出M3ET：一种高效的基于多模态Mamba增强Transformer的机器人视觉-语言学习方法

🎯 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: 多模态学习 机器人视觉 Mamba Transformer 视觉问答 模型轻量化 自适应注意力

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人视觉-语言学习中，难以有效利用文本模态，且计算量大，限制了其在资源受限环境中的应用。
  2. M3ET通过引入Mamba模块和语义自适应注意力机制，优化特征融合和模态重建，实现高效的多模态学习。
  3. 实验表明，M3ET在保持VQA任务准确率的同时，显著降低了模型参数量，并提升了推理速度，更适合移动平台。

📝 摘要（中文）

近年来，多模态学习在机器人视觉和信息融合中变得至关重要，尤其是在理解复杂环境中人类行为方面。然而，当前方法难以充分利用文本模态，依赖于有监督的预训练模型，这限制了在无监督机器人环境中，特别是在存在显著模态损失的情况下，语义信息的提取。这些方法也往往计算密集，导致实际应用中资源消耗高。为了应对这些挑战，我们提出了多模态Mamba增强Transformer（M3ET），这是一种轻量级模型，专为高效的多模态学习而设计，尤其是在移动平台上。通过结合Mamba模块和基于语义的自适应注意力机制，M3ET优化了特征融合、对齐和模态重建。实验表明，M3ET提高了跨任务性能，预训练推理速度提高了2.3倍。特别是，M3ET的核心VQA任务准确率保持在0.74，而模型参数量减少了0.67。虽然EQA任务的性能有限，但M3ET的轻量级设计使其非常适合部署在资源受限的机器人平台上。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人视觉-语言学习中，现有方法无法充分利用文本模态，且计算量大的问题。现有方法依赖有监督预训练模型，在无监督机器人环境中语义提取能力受限，尤其是在存在显著模态损失的情况下。此外，高计算量使得这些方法难以在资源受限的机器人平台上部署。

核心思路：论文的核心思路是设计一个轻量级且高效的多模态模型，能够更好地融合视觉和语言信息，并在资源受限的平台上运行。通过引入Mamba模块和语义自适应注意力机制，模型能够更有效地提取和对齐不同模态的特征，从而提高性能并降低计算成本。

技术框架：M3ET模型基于Transformer架构，并引入了Mamba模块和语义自适应注意力机制。整体流程包括：首先，使用视觉和语言编码器提取特征；然后，通过Mamba模块进行序列建模，捕捉长程依赖关系；接着，使用语义自适应注意力机制进行特征融合，并进行模态重建；最后，通过任务相关的头部进行预测。

关键创新：M3ET的关键创新在于：1) 将Mamba模块引入多模态学习，提高了序列建模的效率；2) 提出了语义自适应注意力机制，能够根据语义信息动态调整注意力权重，从而更好地融合不同模态的特征。这与传统的注意力机制不同，后者通常是静态的或基于简单的特征相似度计算。

关键设计：Mamba模块的具体配置（例如，状态空间维度、选择机制等）需要根据具体任务进行调整。语义自适应注意力机制的设计包括如何计算语义相似度（例如，使用余弦相似度或更复杂的度量学习方法），以及如何将语义信息融入注意力权重中。损失函数的设计需要考虑模态重建的损失，以及特定任务的损失（例如，VQA任务的分类损失）。

📊 实验亮点

M3ET在VQA任务上取得了显著的性能提升，在保持0.74的准确率的同时，模型参数量减少了0.67。此外，M3ET的预训练推理速度提高了2.3倍，使其更适合在资源受限的机器人平台上部署。这些实验结果表明，M3ET在效率和性能之间取得了良好的平衡。

🎯 应用场景

M3ET适用于资源受限的机器人平台，可应用于家庭服务机器人、移动巡检机器人等场景。该模型能够提升机器人对复杂环境的理解能力，使其更好地执行视觉问答、环境感知等任务。未来，M3ET有望推动机器人智能化水平的提升，使其在更多领域发挥作用。

📄 摘要（原文）

In recent years, multimodal learning has become essential in robotic vision and information fusion, especially for understanding human behavior in complex environments. However, current methods struggle to fully leverage the textual modality, relying on supervised pretrained models, which limits semantic extraction in unsupervised robotic environments, particularly with significant modality loss. These methods also tend to be computationally intensive, leading to high resource consumption in real-world applications. To address these challenges, we propose the Multi Modal Mamba Enhanced Transformer (M3ET), a lightweight model designed for efficient multimodal learning, particularly on mobile platforms. By incorporating the Mamba module and a semantic-based adaptive attention mechanism, M3ET optimizes feature fusion, alignment, and modality reconstruction. Our experiments show that M3ET improves cross-task performance, with a 2.3 times increase in pretraining inference speed. In particular, the core VQA task accuracy of M3ET remains at 0.74, while the model's parameter count is reduced by 0.67. Although performance on the EQA task is limited, M3ET's lightweight design makes it well suited for deployment on resource-constrained robotic platforms.