VLN-BERT Summary

Title: Improving Vision-and-Language Navigation with Image-Text Pairs from the Web

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该论文研究了如何利用互联网上的图像和文字配对数据来提高视觉-语言导航任务的性能。作者提出了一种基于视觉语言转换器的模型VLN-BERT，在web图像-文本对上进行预训练，然后在具体的路径指令数据上进行微调。实验结果表明，将VLN-BERT与现有方法相比，在满足特定条件下的成功率上取得了显著的改善。此外，作者还对VLN-BERT的预训练过程进行了分析，并提供了一些定性的结果展示，证明该模型学习到了正确的图像区域引用。总体而言，该研究表明利用互联网数据进行先训练可以显著改善视觉-语言导航任务的性能。

Summary

根据我对论文的分析，下面是对全文的中文摘要：

该论文探讨了利用互联网上的图像-文本配对数据提高视觉-语言导航任务性能的方法。作者提出了一种名为VLN-BERT的模型，通过在web图像-文本对上进行预训练，并在具体的路径指令数据上进行微调，实现了对任务性能的改善。实验结果表明，与现有方法相比，VLN-BERT在特定条件下的成功率显著提高。此外，作者对VLN-BERT的预训练过程进行了分析，并提供了一些证明该模型学习到正确图像区域引用的定性结果。总之，本研究表明利用互联网数据进行先训练可以显著改善视觉-语言导航任务的性能。

以下是对全文的英文摘要：

In the paper “Improving Vision-and-Language Navigation with Imag.pdf” by Majumdar et al. (2020), the authors investigate methods to improve the performance of vision-and-language navigation tasks using image-text pairs from the internet. They propose a model called VLN-BERT, which is pretrained on web image-text pairs and fine-tuned on specific path instruction data, leading to improved task performance. Experimental results show significant improvements in success rates of VLN-BERT compared to existing methods under specific conditions. Additionally, the authors analyze the pretraining process of VLN-BERT and provide qualitative results demonstrating that the model learns to reference the correct image regions. Overall, this study demonstrates that utilizing internet data for pretraining can significantly enhance the performance of vision-and-language navigation tasks.

Transtranslation

Abstract

遵循导航指令，例如“走下楼梯，在褐色沙发停下来”，需要具有身体机制的人工智能代理通过语言引用的场景元素（例如“楼梯”）与环境中的视觉内容（与“楼梯”相对应的像素）进行关联。我们提出了以下问题-我们是否可以利用丰富的“无身体”网络抓取的视觉和语言语料库（例如概念字幕[24]）来学习视觉基础（“楼梯”是什么样的？）从而提高相对数据匮乏的在场感知任务（视觉与语言导航）的性能？具体而言，我们开发了基于视觉语言变换器的VLN-BERT模型，用于评估指令（“…在褐色沙发停下来”）与代理人拍摄的一系列全景RGB图像的兼容性。

Introduction

考虑图1中的导航指示，“穿过卧室，从门口走出走廊。顺着扶手栏沿着大门走廊，穿过一道开着的门。继续走进一个墙壁上有一个圆镜子和一个蝴蝶雕塑的卧室。”在视觉语言导航（VLN）[4]中，代理人必须解释这样的指示以在逼真的环境中导航。在这个例子中，代理人需要离开卧室，走过一个叫做“栏杆扶手”的东西，并找到一个包含“圆镜子”和“蝴蝶雕塑”的卧室。但是如果代理人以前从未见过蝴蝶呢？为了解决这个任务，代理人需要确定路径上的视觉证据是否与指示中提供的描述相匹配。因此，将对象和场景元素的引用与“蝴蝶雕塑”和“栏杆扶手”进行关联的能力对于成功至关重要。现有的工作主要关注从任务特定的训练数据集中学习这种关联，而这些数据集往往很小并且收集起来昂贵、费时（例如，VLN数据集中包含约14k个路径-指令对用于训练）。作为替代方案，我们提出利用免费获取的互联网数据（例如Conceptual Captions数据集中的具有alt-text的网络图像）学习视觉关联，该数据集包含约330万个图像文本对。从大规模网络数据到具体的AI任务（如VLN）的迁移学习在概念上是一个有吸引力的选择，而不是收集更多数据。然而，从经验上看，这种策略的有效性仍然存在疑问-这种迁移是否有效？与高度策划并遵循审美偏见的网络图像不同，具体化的数据包含内容和视角，在网络上并不广泛发布。例如，如图2所示，一个具体化的代理可能会通过门框的近距离视图感知到门，而不是通过精心构图的（通常是关闭的）门的图像。在VLN中，图像取景是代理人位置的结果，而不是摄影师的审美选择。因此，在本文中我们研究了这个问题-从静态图像上学习的网络监督的视觉关联可以在具体化的VLN任务中迁移到多大程度上？更简洁地说，可以使用“非具体化”的网络数据来改善具体化代理的视觉关联吗？为了回答这个问题，我们引入了VLN-BERT，一种基于联合视觉语言的变压器兼容性模型，用于评分指令和代理在轨迹上的观察之间的对齐。我们设计VLN-BERT以便从先前关于通用视觉语言表示学习的工作中进行直接迁移学习，并探索了一个训练课程，该课程结合了大规模的互联网数据和具体化的路径指令对。VLN-BERT使用以下协议进行顺序训练：1）仅使用语言数据（维基百科和BooksCorpus [34]，就像BERT [7] 中的一样），2）网络图像文本对（如ViLBERT [18]中的Conceptual Captions [24]），以及3）来自VLN数据集[4]的路径指令对。根据这个协议，该模型逐步学习表示语言，然后进行视觉概念的关联，并最终将视觉概念与行动描述进行关联。我们在VLN中的路径选择任务上评估了VLN-BERT，证明这种训练方法相对于以前的工作带来了显著的改进（排行榜成功率提高了4个百分点）。具体的贡献 如下：- 我们开发了VLN-BERT，一种基于视觉语言变压器的模型，用于评估路径指令对。我们展示了VLN-BERT在路径选择任务上优于先前工作的强大单模型基线，成功率提高了4.6个百分点。- 我们证明，在不同模型的合奏中，VLN-BERT在“未见过的”验证上将成功率提高了3.0个百分点，使VLN排行榜的成功率达到73%（比之前发布的工作高出4个百分点）。- 我们对所提出的训练课程进行了消融实验，并发现每个阶段都对最终结果有 significant 贡献，累积效应大于各个效应的总和。值得注意的是，我们发现网络图像文本对的预训练在路径选择性能上有 significant boost，将成功率提高了9.2个百分点。- 我们提供了定性证据，证明我们的模型学会了将物体引用地基于图像。具体来说，我们使用基于梯度的方法 [25] 可视化了给予模型的指令变化时图像区域的重要性如何变化，证明对这些介入的反应是合理的。例如，如果我们通过去掉指令‘下楼梯，然后停在冰箱旁边’来修改指令，我们观察到包含冰箱的图像区域变得不那么重要。

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