视觉语言导航任务

• 任务提出：CVPR2018，在Matterport3D simulator仿真环境中，从随机初始化位置到目标位置的最佳路径的轨迹搜索任务。

• 任务描述：这是一个偏向落地型的研究方向：该任务要求智能体，在环境中，按照自然语言指令进行导航，移动，最终到达指定目的地，所以这是一个涉及到计算机视觉和自然语言处理的多模态任务。

• 学科定位：目前，在这两个领域的多模态任务主要有image captioning，VQA，image Generation等。通过对这些视觉语言综合任务的分类和比较，明确navigation任务在学科体系中的位置。

弱耦合任务

• 图像描述

  encoder-decoder的show and tell 和 neural talk（CNN+RNN）

• VQA视觉问答

  联合嵌入模型：图像和文字在公共特征空间学习

  注意力机制模型：局部图像特征对不同区域特征加权解决噪声问题

  模块化组合模型：引入不同功能的神经网络模块

  知识库增强模型：引入外部知识库解决先验知识问题

• 文本图像生成

  变分子编码器、基于流的生成模型、近似PixelCNN、GAN

  基于GAN的优化方向：增加网络深度、引入多个判别起、注意力机制、增加额外约束、分阶段生成（场景图、语义中间层）

• 视觉对话

  多次问答，基于深度强化学习的模型、注意力机制、条件变分自编码器

• 多模态机器翻译

  给定源语言+图片，输出目标语言

  研究方向：分解任务目标、充分发掘图片的视觉特征、强化学习方法的使用、无监督学习方法的拓展