视觉语言导航系统的路径决策多模态算法研究与实现

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视觉语言导航是一项集计算机视觉和自然语言处理于一体的跨模态任务。该任务要求模型能够对图像和自然语言两种不同格式的信息进行转换和处理,获取其中的信息,并且在模拟的真实3D环境中完成导航任务。目前大部分的相关研究都倾向于通过更好的处理图像和自然语言信息或者改进导航算法来提升视觉语言导航模型的性能,而忽略了智能机器人从环境中获取更多信息的可能性。在对该任务的数据集里面的自然语言指令进行分析之后,我们发现区域信息在自然语言指令中所占比重相当大,每条指令平均出现了两次左右的区域信息词汇,结合我们在生活中按照指令导航的实际经验,本论文提出了使用区域信息进行辅助导航的模型。本文提出的区域信息模型集合了从图像获取的当前区域信息和根据自然语言指令预测的下一个区域信息,将跨模态的信息处理之后作为先验信息辅助智能机器人的导航模型训练和导航。在多个开源的视觉语言导航模型上进行实验之后发现,使用区域信息进行辅助训练和导航能提升导航成功率,尤其是在该任务的一项关键指标成功路径长度上有显著提升。同时,在模型中加入了区域信息之后,导航模型在陌生环境中的性能也得到了提升。同时,视觉语言导航任务的研究多为英文研究,在已有成果的基础上,本文将数据集进行了汉化处理,进行了中文视觉语言导航任务的研究,得到了较好的性能。
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