Vision And Language Navigation On Vln

المقاييس

error

length

oracle success

spl

success

النتائج

نتائج أداء النماذج المختلفة على هذا المعيار القياسي

جدول المقارنة

اسم النموذج	error	length	oracle success	spl	success
النموذج 1	2.99	686.86	0.99	0.01	0.74
النموذج 2	3.97	13.75	0.71	0.58	0.64
النموذج 3	5.45	10.65	0.6	0.48	0.52
النموذج 4	3.3	9.85	0.77	0.68	0.7
النموذج 5	4.32	13.43	0.69	0.55	0.61
النموذج 6	4.49	12.22	0.67	0.54	0.59
النموذج 7	4.96	12.51	0.61	0.48	0.54
النموذج 8	3.61	14.6	0.77	0.59	0.7
النموذج 9	4.57	10.99	0.65	0.5	0.57
vision-language-navigation-with-random	3.87	13.11	0.72	0.59	0.65
النموذج 11	3.38	15.47	0.79	0.59	0.71
self-monitoring-navigation-agent-via	5.67	18.04	0.59	0.35	0.48
النموذج 13	6.46	13.08	0.45	0.3	0.37
النموذج 14	5.37	10.0	0.59	0.5	0.53
النموذج 15	3.31	786.35	0.99	0.01	0.69
النموذج 16	4.65	12.19	0.62	0.52	0.56
النموذج 17	4.71	10.31	0.64	0.55	0.59
النموذج 18	3.73	15.89	0.73	0.6	0.66
النموذج 19	6.12	11.97	0.5	0.38	0.43
النموذج 20	3.44	16.14	0.79	0.6	0.72
النموذج 21	5.42	14.07	0.55	0.4	0.47
النموذج 22	5.63	12.13	0.61	0.49	0.53
النموذج 23	12.29	45.13	0.49	0.02	0.07
improving-vision-and-language-navigation-with	3.09	686.62	0.99	0.01	0.73
النموذج 25	4.57	1214.94	0.96	0.01	0.56
النموذج 26	5.5	14.42	0.57	0.41	0.49
النموذج 27	3.77	11.89	0.72	0.63	0.66
النموذج 28	7.85	8.13	0.27	0.18	0.2
النموذج 29	4.61	13.16	0.65	0.5	0.57
النموذج 30	4.21	9.48	0.67	0.59	0.6
النموذج 31	4.45	13.0	0.67	0.53	0.58
النموذج 32	4.27	12.13	0.67	0.56	0.61
النموذج 33	4.52	10.21	0.64	0.56	0.59
النموذج 34	6.01	10.47	0.53	0.4	0.45
النموذج 35	5.35	11.74	0.64	0.5	0.54
neighbor-view-enhanced-model-for-vision-and	4.37	12.98	0.66	0.54	0.58
النموذج 37	4.09	12.35	0.7	0.57	0.63
النموذج 38	4.53	10.52	0.63	0.53	0.57
environment-agnostic-multitask-learning-for	6.03	13.35	0.56	0.4	0.45
النموذج 40	3.78	15.9	0.71	0.59	0.65
النموذج 41	5.3	10.51	0.61	0.51	0.54
النموذج 42	7.47	10.92	0.34	0.21	0.26
النموذج 43	5.14	13.05	0.6	0.45	0.51
النموذج 44	5.3	10.4	0.61	0.5	0.53
النموذج 45	4.26	12.73	0.67	0.55	0.61
النموذج 46	4.48	373.09	0.97	0.02	0.61
النموذج 47	4.75	10.29	0.61	0.52	0.55
النموذج 48	4.18	10.22	0.67	0.58	0.62
النموذج 49	3.05	1250.89	1.0	0.01	0.72
النموذج 50	3.52	11.79	0.75	0.65	0.7
النموذج 51	6.61	13.85	0.46	0.3	0.36
vision-language-navigation-with-self	3.69	10.43	0.75	0.65	0.68
النموذج 53	9.79	9.89	0.18	0.12	0.13
النموذج 54	3.65	14.73	0.76	0.59	0.69
النموذج 55	4.02	10.66	0.72	0.55	0.61
النموذج 56	3.13	15.87	0.81	0.62	0.73
transferable-representation-learning-in	5.49	10.27	0.56	0.45	0.48
النموذج 58	3.99	12.62	0.71	0.58	0.63
النموذج 59	5.17	10.58	0.63	0.52	0.56
النموذج 60	6.55	9.81	0.45	0.31	0.35
النموذج 61	5.29	11.39	0.65	0.53	0.56
النموذج 62	4.59	12.34	0.65	0.53	0.57
النموذج 63	4.09	12.35	0.7	0.57	0.63
النموذج 64	4.53	13.07	0.66	0.53	0.59
النموذج 65	3.55	14.39	0.76	0.6	0.7
النموذج 66	3.82	12.71	0.72	0.6	0.65
النموذج 67	4.34	21.03	0.71	0.43	0.6
النموذج 68	4.9	12.96	0.62	0.5	0.55
النموذج 69	3.07	176.22	0.94	0.05	0.71
tactical-rewind-self-correction-via	5.14	22.08	0.64	0.41	0.54
النموذج 71	3.26	10.21	0.77	0.67	0.71
learning-to-navigate-unseen-environments-back	5.23	11.66	0.59	0.47	0.51
النموذج 73	5.32	10.9	0.63	0.51	0.55
النموذج 74	6.89	8.32	0.41	0.32	0.34
النموذج 75	3.55	625.27	0.99	0.01	0.74
the-regretful-agent-heuristic-aided	5.69	13.69	0.56	0.4	0.48
النموذج 77	4.09	12.35	0.7	0.57	0.63
النموذج 78	3.86	12.31	0.71	0.59	0.64
النموذج 79	3.94	12.3	0.71	0.59	0.64
النموذج 80	3.77	16.41	0.71	0.59	0.66
النموذج 81	5.8	16.73	0.57	0.36	0.47
النموذج 82	8.82	9.56	0.24	0.16	0.18
النموذج 83	7.63	22.14	0.61	0.2	0.3
النموذج 84	7.53	9.15	0.32	0.23	0.25
النموذج 85	3.41	12.07	0.76	0.6	0.67
النموذج 86	7.2	15.9	0.4	0.23	0.29
النموذج 87	5.64	10.42	0.53	0.43	0.47
airbert-in-domain-pretraining-for-vision-and	2.58	686.54	0.99	0.01	0.78
النموذج 89	6.95	10.44	0.43	0.31	0.36
النموذج 90	3.68	14.78	0.72	0.6	0.66
النموذج 91	4.27	16.94	0.72	0.49	0.62
النموذج 92	3.97	9.79	0.7	0.61	0.64
النموذج 93	4.03	357.62	0.96	0.02	0.63
النموذج 94	8.56	9.48	0.32	0.22	0.24
learning-to-navigate-unseen-environments-back	3.26	686.82	0.99	0.01	0.69
النموذج 96	3.67	13.07	0.73	0.6	0.66
النموذج 97	5.24	14.31	0.64	0.46	0.54
النموذج 98	4.0	16.44	0.69	0.58	0.63
النموذج 99	6.17	10.17	0.47	0.36	0.4
النموذج 100	4.95	10.71	0.65	0.55	0.58
النموذج 101	3.9	12.84	0.7	0.58	0.64
النموذج 102	4.02	13.57	0.71	0.57	0.63
tactical-rewind-self-correction-via	4.29	196.53	0.9	0.03	0.61
النموذج 104	4.22	13.2	0.69	0.56	0.61
النموذج 105	1.61	11.85	0.9	0.76	0.86
النموذج 106	3.59	11.9	0.73	0.64	0.68
النموذج 107	4.3	15.83	0.68	0.55	0.61
النموذج 108	3.86	12.75	0.72	0.6	0.66
النموذج 109	4.89	10.18	0.63	0.53	0.56
النموذج 110	4.84	15.74	0.69	0.48	0.56
النموذج 111	3.76	10.24	0.71	0.62	0.65
النموذج 112	3.0	10.2	0.8	0.69	0.73
النموذج 113	4.0	11.91	0.7	0.6	0.65
النموذج 114	3.78	15.9	0.71	0.59	0.65
النموذج 115	7.99	8.26	0.26	0.18	0.2
النموذج 116	3.85	19.62	0.74	0.55	0.66
النموذج 117	3.35	14.43	0.8	0.62	0.73
النموذج 118	3.74	13.55	0.73	0.61	0.67
النموذج 119	5.56	16.03	0.57	0.35	0.47
النموذج 120	5.45	11.15	0.57	0.47	0.51
النموذج 121	4.87	1257.38	0.96	0.01	0.53
النموذج 122	6.67	10.83	0.44	0.33	0.36
النموذج 123	9.8	9.91	0.19	0.12	0.14
النموذج 124	6.68	15.75	0.43	0.25	0.33
النموذج 125	7.03	15.1	0.4	0.25	0.31
النموذج 126	9.93	0.0	0.0	0.0	0.0
النموذج 127	3.21	690.61	0.99	0.01	0.7
النموذج 128	3.96	12.77	0.7	0.57	0.63
النموذج 129	2.5	686.45	0.99	0.01	0.79
النموذج 130	4.04	13.02	0.7	0.58	0.63
النموذج 131	4.16	12.51	0.69	0.58	0.63
vision-language-navigation-with-self	3.24	40.85	0.81	0.21	0.71
النموذج 133	4.57	20.39	0.7	0.46	0.61
النموذج 134	3.33	15.24	0.78	0.61	0.72
النموذج 135	3.86	12.22	0.71	0.61	0.65
النموذج 136	3.93	12.27	0.72	0.6	0.65
النموذج 137	5.11	10.06	0.62	0.52	0.54
النموذج 138	3.88	12.6	0.71	0.59	0.64
النموذج 139	5.7	11.47	0.57	0.47	0.51
النموذج 140	3.57	14.25	0.77	0.61	0.71
النموذج 141	4.07	12.3	0.7	0.58	0.63
النموذج 142	3.24	11.86	0.76	0.62	0.69
النموذج 143	4.26	14.29	0.66	0.55	0.59
النموذج 144	5.34	15.02	0.61	0.42	0.53
النموذج 145	3.98	13.54	0.7	0.58	0.63