Core Concepts
MemoNav ist ein neuartiges Gedächtnismodell für die Bildzielnavigation, das die Leistungsfähigkeit der Navigation durch die Verwendung eines arbeitsgedächtnisinspirierten Pipelines verbessert.
Abstract
Abstract:
Image-goal navigation erfordert ein Agenten, um zu einem Ziel zu navigieren, das durch ein Bild in unbekannten Umgebungen angezeigt wird.
Bestehende Methoden leiden unter ineffizienter Exploration aufgrund der Verwendung aller historischen Beobachtungen für Entscheidungen, ohne den zielrelevanten Anteil zu berücksichtigen.
MemoNav präsentiert ein neuartiges Gedächtnismodell für die Bildzielnavigation, das eine arbeitsgedächtnisinspirierte Pipeline verwendet, um die Navigationsleistung zu verbessern.
Einführung:
Image-goal navigation ist eine attraktive verkörperte KI-Aufgabe, bei der ein Agent zu einem Ziel geführt wird, das durch ein Bild in unbekannten Umgebungen angezeigt wird.
Zentrale Bedeutung für ImageNav hat das Szenengedächtnis, das als Repository für entscheidungsrelevante historische Informationen dient.
Verschiedene Gedächtnismechanismen wurden für ImageNav eingeführt, die in drei Kategorien eingeteilt werden können.
Methode:
MemoNav integriert drei Hauptkomponenten: das Vergessen-Modul, die Generierung des Langzeitgedächtnisses und die Generierung des Arbeitsgedächtnisses.
Das Vergessen-Modul ermöglicht es dem Agenten, uninformative Erfahrungen zu vergessen, um die Effizienz der Navigation zu verbessern.
Das Langzeitgedächtnis fügt dem Arbeitsgedächtnis eine globale Knotenrepräsentation hinzu, um eine Szenenebene zu lernen.
Experimente:
MemoNav übertrifft alle verglichenen Methoden in der Erfolgsrate über alle Schwierigkeitsstufen hinweg.
In den Matterport3D-Szenen zeigt MemoNav konsistente Leistungsverbesserungen auf diesem unbekannten Szenendatensatz.
Stats
Bestehende Methoden leiden unter ineffizienter Exploration.
MemoNav übertrifft alle verglichenen Methoden in der Erfolgsrate.
MemoNav zeigt konsistente Leistungsverbesserungen in den Matterport3D-Szenen.
Quotes
"MemoNav verbessert die Navigationsleistung durch die Verwendung eines arbeitsgedächtnisinspirierten Pipelines."