People navigating in unfamiliar buildings take advantage of myriad visual, spatial and semantic cues to efficiently achieve their navigation goals. Towards equipping computational agents with similar capabilities, we introduce Pathdreamer, a visual world model for agents navigating in novel indoor environments. Given one or more previous visual observations, Pathdreamer generates plausible high-resolution 360 visual observations (RGB, semantic segmentation and depth) for viewpoints that have not been visited, in buildings not seen during training. In regions of high uncertainty (e.g. predicting around corners, imagining the contents of an unseen room), Pathdreamer can predict diverse scenes, allowing an agent to sample multiple realistic outcomes for a given trajectory. We demonstrate that Pathdreamer encodes useful and accessible visual, spatial and semantic knowledge about human environments by using it in the downstream task of Vision-and-Language Navigation (VLN). Specifically, we show that planning ahead with Pathdreamer brings about half the benefit of looking ahead at actual observations from unobserved parts of the environment. We hope that Pathdreamer will help unlock model-based approaches to challenging embodied navigation tasks such as navigating to specified objects and VLN.


翻译:在不熟悉的建筑中航行的人利用各种视觉、空间和语义提示来有效地实现导航目标。为了装备具有类似能力的计算剂,我们引入了Pathdreamer,这是在新室内环境中航行的代理商的视觉世界模型。根据以往的一个或多个视觉观测,Pathdreamer为没有被访问过的观点生成了可信的高分辨率360视觉观测(RGB,语义分割和深度),在培训期间没有看到这些观点的建筑中。在高度不确定的地区(例如,在角落周围预测,想象一个隐蔽的房间的内容),Pathdreamer可以预测不同的场景,允许一个代理商为某个轨道取样多种现实的结果。我们证明,Pathdreamer通过在愿景和语言导航(VLN)下游任务中使用了有关人类环境的有用和可获取的视觉、空间和语义知识,从而将人类环境的视觉、语言、语言和语言知识编码起来。具体地,我们表明,与Pathdreamer进行规划会给人带来从环境未观测的实际观测带来大约一半的好处。我们希望,路由路德-Nreamer 将帮助解的物体解的导航成为向这样的导航任务。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3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
已删除
将门创投
10+阅读 · 2018年5月2日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
Humans as Path-Finders for Safe Navigation
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月7日
Arxiv
5+阅读 · 2018年10月15日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3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
已删除
将门创投
10+阅读 · 2018年5月2日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员