Recent advances in the areas of Multimodal Machine Learning and Artificial Intelligence (AI) have led to the development of challenging tasks at the intersection of Computer Vision, Natural Language Processing, and Robotics. Whereas many approaches and previous survey pursuits have characterised one or two of these dimensions, there has not been a holistic analysis at the center of all three. Moreover, even when combinations of these topics are considered, more focus is placed on describing, e.g., current architectural methods, as opposed to also illustrating high-level challenges and opportunities for the field. In this survey paper, we discuss Embodied Vision-Language Planning (EVLP) tasks, a family of prominent embodied navigation and manipulation problems that jointly leverage computer vision and natural language for interaction in physical environments. We propose a taxonomy to unify these tasks and provide an in-depth analysis and comparison of the current and new algorithmic approaches, metrics, simulators, and datasets used for EVLP tasks. Finally, we present the core challenges that we believe new EVLP works should seek to address, and we advocate for task construction that enables model generalisability and furthers real-world deployment.


翻译:Abstract: 最近,多模式机器学习和人工智能(AI)的领域取得了新的进展,这导致了在计算机视觉、自然语言处理和机器人技术交叉领域上的一系列具有挑战性的任务的发展。虽然许多方法和以前的调查追求已经表征了这些维度中的一个或两个,但在所有三个领域的中心还没有进行全面分析。此外,即使考虑这些主题的组合,也更多地集中于描述例如当前的架构方法,而不仅仅是说明这个领域的高级挑战和机会。在本次调查论文中,我们讨论了实体视觉语言规划(EVLP)任务,这是一系列突出的实体导航和操作问题,共同利用计算机视觉和自然语言进行物理环境交互。我们提出了一个分类法来统一这些任务,并对用于EVLP任务的当前和新的算法方法、度量标准、模拟器和数据集进行了深入分析和比较。最后,我们提出了我们认为新的EVLP工作应该寻求解决的核心挑战,并倡导任务构建,以便实现模型通用性并促进实现现实世界的部署。

0
下载
关闭预览

相关内容

实体(entity)是有可区别性且独立存在的某种事物,但它不需要是物质上的存在。尤其是抽象和法律拟制也通常被视为实体。实体可被看成是一包含有子集的集合。在哲学里,这种集合被称为客体。实体可被使用来指涉某个可能是人、动物、植物或真菌等不会思考的生命、无生命物体或信念等的事物。在这一方面,实体可以被视为一全包的词语。有时,实体被当做本质的广义,不论即指的是否为物质上的存在,如时常会指涉到的无物质形式的实体-语言。更有甚者,实体有时亦指存在或本质本身。在法律上,实体是指能具有权利和义务的事物。这通常是指法人,但也包括自然人。
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
【泡泡一分钟】DS-SLAM: 动态环境下的语义视觉SLAM
泡泡机器人SLAM
23+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员