Зрение и слух вместе: новая сеть для навигации в реальном мире

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили инновационный подход к объединению аудио- и визуальной информации, позволяющий агентам более эффективно ориентироваться в сложных условиях.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
Модуль кросс-модального объединения признаков обеспечивает взаимное обогащение визуальных и аудиоданных посредством двунаправленных остаточных связей, в рамках которых признаки каждой модальности последовательно обновляются и оказывают влияние друг на друга, гарантируя сбалансированный обмен информацией и, как следствие, более точное представление данных.
Модуль кросс-модального объединения признаков обеспечивает взаимное обогащение визуальных и аудиоданных посредством двунаправленных остаточных связей, в рамках которых признаки каждой модальности последовательно обновляются и оказывают влияние друг на друга, гарантируя сбалансированный обмен информацией и, как следствие, более точное представление данных.

В статье описывается CRFN — остаточная сеть кросс-модального слияния, адаптивно балансирующая аудио- и визуальные данные для улучшения навигации как в синтетических, так и в реальных средах.

Несмотря на успехи в области воплощенного интеллекта, эффективное объединение аудио- и визуальной информации для навигации остается сложной задачей. В данной работе, ‘Residual Cross-Modal Fusion Networks for Audio-Visual Navigation’, предложена новая архитектура CRFN, использующая остаточные связи для адаптивного объединения аудио- и визуальных потоков данных. Эксперименты на реалистичных датасетах демонстрируют, что CRFN значительно превосходит существующие методы, обеспечивая более надежную и точную навигацию. Не раскроет ли дальнейшее изучение механизмов взаимодействия между модальностями новые горизонты для создания по-настоящему автономных агентов?

Воплощенный интеллект и вызов аудиовизуальной навигации

В области воплощенного интеллекта (Embodied Intelligence) ставится задача создания агентов, способных эффективно взаимодействовать с физическим миром. Это требует от них не просто обработки информации, но и умения ориентироваться и перемещаться в пространстве, адаптируясь к изменяющимся условиям. Разработка таких агентов подразумевает создание систем, способных воспринимать окружающую среду через различные сенсоры, планировать маршруты и выполнять действия, необходимые для достижения поставленных целей. Успех в этой области открывает перспективы для создания роботов-помощников, автономных транспортных средств и других интеллектуальных систем, способных функционировать в реальном мире и решать сложные задачи.

Навигация, основанная на аудиовизуальном восприятии, представляет собой сложную задачу для искусственного интеллекта, поскольку требует одновременной обработки и интеграции информации, поступающей из различных сенсорных каналов. В отличие от ситуаций, когда агент полагается только на зрение или звук, AVN предполагает создание системы, способной эффективно объединять визуальные данные о пространстве с акустическими сигналами, указывающими на источник звука или препятствия. Это особенно важно в динамичных и зашумленных средах, где визуальная информация может быть ограничена или неполной, а звуковые сигналы могут быть замаскированы или искажены. Успешное решение задачи AVN требует разработки алгоритмов, способных не только извлекать полезную информацию из каждого канала, но и эффективно разрешать конфликты и объединять эти данные для создания целостной картины окружающего мира и принятия обоснованных навигационных решений.

Традиционные подходы к задаче аудио-визуальной навигации (AVN) часто сталкиваются с существенными трудностями, обусловленными неоднородностью и конфликтами между различными сенсорными потоками. Недостаточная синхронизация и разная информативность аудио- и видеоданных приводят к проблеме модального дисбаланса, когда один из каналов доминирует над другим, искажая общее представление об окружении. Кроме того, значительное расхождение между данными, полученными в симулированной среде и в реальном мире (domain discrepancy), затрудняет перенос обученных моделей в практические условия. Это требует разработки новых методов, способных эффективно интегрировать информацию из разных источников и адаптироваться к изменениям в окружающей среде, чтобы обеспечить надежную и точную навигацию.

В отличие от людей, способных легко объединять зрительную и слуховую информацию, агенты часто демонстрируют снижение производительности из-за дисбаланса между модальностями или расхождений в данных.
В отличие от людей, способных легко объединять зрительную и слуховую информацию, агенты часто демонстрируют снижение производительности из-за дисбаланса между модальностями или расхождений в данных.

CRFN: Новый подход к кросс-модальному слиянию

Предлагается Cross-Modal Residual Fusion Network (CRFN) — метод, предназначенный для эффективного объединения аудио- и визуальных признаков с целью повышения производительности систем автоматического визуального анализа (AVN). CRFN реализует процесс слияния признаков, позволяющий извлекать и комбинировать информацию из различных модальностей, что способствует более полному и точному представлению окружающей среды. Архитектура сети построена таким образом, чтобы максимизировать корреляцию между аудио- и визуальными данными, улучшая способность системы к распознаванию и интерпретации мультимодальной информации. Целью разработки CRFN является повышение надежности и точности AVN в сложных условиях, где отдельные модальности могут быть зашумлены или неполны.

Сеть CRFN использует механизм двунаправленных остаточных взаимодействий (bidirectional residual interactions) для последовательного уточнения признаков, полученных из аудио- и визуальных потоков. Этот процесс предполагает передачу остаточной информации между модальностями в обоих направлениях, что позволяет каждой модальности компенсировать недостатки другой и усилить полезные признаки. В результате формируется более полное и детализированное представление об окружающей среде, поскольку сеть способна интегрировать информацию из различных источников и выделять наиболее значимые характеристики, улучшая общую производительность системы.

Ключевым компонентом CRFN является механизм управления объединением (fusion control), который динамически регулирует вклад каждой модальности (аудио и видео) в зависимости от контекста входных данных. Этот механизм использует веса, определяемые на основе анализа признаков обеих модальностей, для адаптивного масштабирования их вклада в итоговое представление. В ситуациях, когда одна модальность содержит более релевантную информацию (например, четко видимый объект или различимый звук), ее вклад увеличивается, а вклад менее информативной модальности — уменьшается. Это позволяет сети фокусироваться на наиболее значимых признаках и повышает точность определения событий в аудиовизуальных данных. Регулирование осуществляется посредством обучения, в процессе которого сеть оптимизирует веса для достижения максимальной производительности в различных контекстах.

В архитектуре CRFN используется нормализация слоёв (Layer Normalization) для стабилизации масштаба входных данных каждой модальности (аудио и видео). Этот метод нормализует входные данные по признакам внутри каждого слоя, что позволяет избежать проблем, связанных с внутренним ковенантно-сдвигом (internal covariate shift) и градиентными взрывами или затуханиями. Применение нормализации слоёв способствует более эффективному обучению и сходимости модели, обеспечивая стабильность процесса слияния модальностей и улучшая общую производительность системы.

Архитектура агента включает три этапа: кодирование визуальных и звуковых данных для извлечения признаков, взаимодействие и интеграцию признаков посредством разработанного CRFN-модуля с адаптивным балансированием, и, наконец, использование GRU-based Actor-Critic модели для предсказания оптимального действия на основе временных зависимостей.
Архитектура агента включает три этапа: кодирование визуальных и звуковых данных для извлечения признаков, взаимодействие и интеграцию признаков посредством разработанного CRFN-модуля с адаптивным балансированием, и, наконец, использование GRU-based Actor-Critic модели для предсказания оптимального действия на основе временных зависимостей.

Обучение и валидация с использованием реалистичных наборов данных

CRFN обучается с использованием алгоритма PPO (Proximal Policy Optimization), являющегося передовым методом обучения с подкреплением. PPO относится к классу политических алгоритмов, характеризующихся эффективностью и стабильностью обучения за счет использования ограничения на изменение политики на каждом шаге. Этот подход позволяет избежать резких изменений в поведении агента, что способствует более надежной сходимости и улучшает производительность в сложных задачах навигации. Алгоритм PPO использует функцию преимущества для оценки качества действий и оптимизирует политику с использованием алгоритма стохастического градиентного спуска с обрезкой, что обеспечивает баланс между исследованием и использованием.

Для обеспечения обобщающей способности агента, обучение CRFN проводилось с использованием двух наборов данных: Replica Dataset и Matterport3D Dataset. Replica Dataset предоставляет высококачественные синтетические среды, позволяющие контролировать параметры окружения и генерировать разнообразные сценарии. Matterport3D Dataset, напротив, состоит из реальных 3D-сканов помещений, что позволяет оценить способность агента к адаптации к шуму и несовершенствам, характерным для реального мира. Комбинация этих двух наборов данных позволяет CRFN эффективно работать как в контролируемых, так и в непредсказуемых условиях, повышая общую надежность системы навигации.

Для повышения устойчивости алгоритма CRFN к различным условиям, базовая задача навигации по звуку (AVN) была расширена за счет включения семантических и динамических сценариев. Это подразумевает генерацию задач, в которых источники звука соответствуют семантике окружения (например, звук работающего кондиционера в офисе) и/или перемещаются в пространстве. Такой подход позволяет оценить способность агента ориентироваться и реагировать на изменения в окружающей среде, а также эффективно обрабатывать информацию о звуковых сигналах, поступающих из разных источников и с разной динамикой.

В условиях, когда аудиосигнал доступен, модель CRFN демонстрирует высокую эффективность, достигая показателя успешности (Success Rate, SR) в 93.1% на синтетическом наборе данных Replica и 70.3% на наборе данных, основанном на реальных сканах Matterport3D. Данный результат указывает на способность модели успешно выполнять задачи навигации и определения местоположения как в контролируемой, так и в реальной среде, подтверждая её обобщающую способность и надежность при наличии звуковой информации.

В условиях прослушивания (heard setting) разработанный агент CRFN демонстрирует показатель Success weighted by Path Length (SPL) равный 76.7 на синтетическом наборе данных Replica и 57.3 на реальных сканах Matterport3D. Показатель SPL учитывает не только успешное достижение цели, но и длину пройденного агентом пути, что позволяет более точно оценить эффективность навигации. Высокие значения SPL на обоих наборах данных свидетельствуют о способности CRFN эффективно планировать оптимальные маршруты для достижения цели в различных окружениях.

В условиях отсутствия звукового сопровождения (unheard setting) модель CRFN достигает значения Success weighted by Path Length (SPL) в 41.6% на наборе данных Replica. Этот показатель на 7.6 процентных пункта превышает аналогичный результат, полученный для базовой модели SoundSpaces, что демонстрирует устойчивость CRFN к лишению звуковой информации и подтверждает её способность к эффективной навигации даже в полностью визуальных условиях. Полученные данные свидетельствуют о том, что CRFN не полагается исключительно на аудиосигналы для выполнения задачи навигации.

В ходе обучения веса визуального <span class="katex-eq" data-katex-display="false">eta_v</span> и слухового <span class="katex-eq" data-katex-display="false">eta_a</span> обновлений изменяются по-разному на наборах данных Replica (слева) и Matterport3D (справа), отражая адаптацию модели к различным условиям.
В ходе обучения веса визуального eta_v и слухового eta_a обновлений изменяются по-разному на наборах данных Replica (слева) и Matterport3D (справа), отражая адаптацию модели к различным условиям.

Расширение возможностей AVN и перспективы развития

Разработанная схема CRFN демонстрирует значительное повышение эффективности навигации в сложных средах благодаря усовершенствованному объединению аудио- и визуальных данных. Вместо последовательной обработки информации, CRFN обеспечивает двустороннее взаимодействие между аудио- и визуальными потоками, позволяя агенту динамически адаптировать важность каждого модальности в зависимости от текущей ситуации. Это позволяет более точно определять местоположение, избегать препятствий и эффективно планировать маршрут, даже в условиях ограниченной видимости или сильного шума. В результате, CRFN обеспечивает не только повышенную точность навигации, но и снижает вычислительные затраты, что делает ее перспективной для использования в различных роботизированных системах и автономных устройствах.

Принципы, лежащие в основе разработанной системы CRFN — двунаправленное взаимодействие и адаптивная интеграция различных модальностей данных — демонстрируют свою универсальность и потенциал применения далеко за пределами задач автономной навигации. Эти подходы к обработке информации, позволяющие динамически взвешивать вклад каждого источника данных и учитывать взаимосвязи между ними, применимы к широкому спектру задач мультимодального восприятия. Например, в системах распознавания речи и анализа изображений, где сочетание визуальной и акустической информации может значительно повысить точность и надежность, данные принципы способны оптимизировать процесс принятия решений. Более того, концепция адаптивной интеграции применима и в задачах робототехники, где робот должен эффективно обрабатывать информацию, поступающую от различных сенсоров, таких как камеры, микрофоны и датчики прикосновения, для взаимодействия с окружающей средой. Таким образом, разработанные методы представляют собой не просто решение для автономной навигации, но и перспективную платформу для развития мультимодального искусственного интеллекта в целом.

В ходе исследования успешно применена методика дистилляции политики с использованием учебного плана (Cross-Task Curriculum Policy Distillation) для передачи знаний из задачи навигации к заданной цели в другую, более сложную задачу автономной визуальной навигации (AVN). Данный подход позволил значительно ускорить процесс обучения агента в AVN, поскольку предварительно приобретенные навыки навигации, полученные в более простой среде, были эффективно перенесены и адаптированы к новой задаче.

В дальнейших исследованиях планируется расширение возможностей агента путем интеграции акустических карт памяти. Эти карты позволят создать более полное представление об окружающем звуковом пространстве, учитывая не только текущие звуки, но и их историю и пространственное расположение. Одновременно с этим, ведется работа над усовершенствованием механизма управления объединением аудио- и визуальных данных. Цель — добиться более адаптивной и эффективной интеграции этих модальностей, что позволит агенту не просто воспринимать звуки и изображения, но и комплексно интерпретировать их для более точной и надежной навигации в сложных условиях окружающей среды. Улучшение этого механизма позволит оптимизировать процесс принятия решений и повысить общую производительность системы.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных к адаптивному объединению различных источников информации. Без четкого определения важности каждого модального вклада, любая попытка объединить аудио и визуальные данные обречена на шум и неоптимальность. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Я думаю, что нейронные сети — это просто способ заставить компьютеры учиться на данных, а не программировать их на выполнение конкретных задач.». Эта фраза отражает суть подхода, реализованного в CRFN, где сеть не просто объединяет аудио и визуальные данные, а динамически балансирует их вклад в процесс навигации, обеспечивая тем самым более надежную и эффективную работу в различных условиях. Без этого точного определения значимости каждого сигнала, любая архитектура мультимодального слияния была бы неполной.

Куда Далее?

Представленная работа, хоть и демонстрирует улучшение в области аудио-визуальной навигации посредством адаптивного взвешивания модальностей, лишь слегка приоткрывает завесу над истинной сложностью задачи. Зависимость от синтетических данных, несмотря на верификацию в реальных условиях, всегда будет являться источником потенциальной погрешности. Необходимо признать, что любое упрощение реального мира в рамках обучающей выборки — это неизбежная абстракция, несущая в себе вероятность ошибки. Следующий этап развития должен быть направлен на создание систем, способных к самообучению непосредственно в реальной среде, минимизируя потребность в предварительно размеченных данных.

Особое внимание следует уделить проблеме робастности. Алгоритм должен демонстрировать устойчивость к шумам и помехам, характерным для реального мира, а не просто успешно функционировать в контролируемых лабораторных условиях. Попытки создать универсальный «Fusion Controller» — это, вероятно, иллюзия. Более перспективным представляется разработка специализированных контроллеров, адаптированных к конкретным сценариям и типам сенсоров. Любая попытка обобщения — это компромисс, а компромиссы в коде — это потенциальные ошибки.

И, наконец, необходимо признать, что истинное понимание аудио-визуальной навигации требует не просто достижения высокой точности, но и создания алгоритмов, способных к объяснению своих действий. Доказуемость алгоритма, а не просто его работоспособность, должна быть приоритетом. Иначе, мы рискуем создать сложные системы, функционирование которых останется для нас загадкой.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.08868.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-15 17:05