语言增强对目标導向物体导航中的捷径学习问题进行应对
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。深度强化学习在目标导航中面临了捷径学习的问题,我们提出了一种基于语言的增强方法,利用视觉 - 语言模型的多模态特征空间,在特征层面上增强视觉表示,成功解决了捷径学习的挑战。
本文提出了一个新型导航框架,用于解决真实世界中的VLN任务。该框架包括四个关键组成部分:指令解析器、视觉-语言映射器、定位器和本地控制器。在实验中,该框架在未知环境中表现出优异的性能。
深度强化学习在目标导航中面临了捷径学习的问题,我们提出了一种基于语言的增强方法,利用视觉 - 语言模型的多模态特征空间,在特征层面上增强视觉表示,成功解决了捷径学习的挑战。
本文提出了一个新型导航框架,用于解决真实世界中的VLN任务。该框架包括四个关键组成部分:指令解析器、视觉-语言映射器、定位器和本地控制器。在实验中,该框架在未知环境中表现出优异的性能。