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From Seen to Unseen: Enhancing Vision-Language Navigation by Rewriting Observation-Instruction Using Foundation Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种重写驱动的增强（RAM）范式，以解决视觉-语言导航（VLN）中的数据稀缺问题。通过重写人类注释的训练数据，直接生成未见的观察-指令对，显著提升了模型的泛化能力和在多种环境中的表现。
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关键要点
- 本研究提出了一种重写驱动的增强（RAM）范式，以解决视觉-语言导航（VLN）中的数据稀缺问题。
- 通过重写人类注释的训练数据，直接生成未见的观察-指令对。
- 该方法显著提升了模型的泛化能力。
- 实验证明该方法在多种环境中的表现优越。
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