寻找您所需的：为需求驱动导航学习需求条件的物体属性空间
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过 Contrastive Language-Image Pre-training（CLIP） 基于视觉属性特征，我们提出了一种 Demand-driven Navigation（DDN）方法，以满足用户对指定需求的物体的导航要求，并在 AI2Thor 的 ProcThor 数据集上展示了其比常见的 VON 基准方法更好的导航性能。
该文介绍了一种基于视觉属性特征的 DDN 方法，通过 CLIP 实现。该方法能更好地满足用户对指定需求的物体的导航要求，并在 AI2Thor 的 ProcThor 数据集上展示了比常见的 VON 基准方法更好的导航性能。
