DART-VLN은 테스트 시간 메모리 감쇠와 Anti-Loop 정규화를 결합한 새로운 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 저장된 내용을 수정하지 않고 오래된 증거를 억제하고, 즉각적인 방향 전환을 방지하여 VLN 에이전트의 성능을 향상시킵니다.
R2R 및 REVERIE 데이터셋 실험 결과, 메모리 감쇠만으로는 읽기 측면에서 안정적인 성능 향상을 얻을 수 있었으며, 감쇠와 Anti-Loop 정규화를 함께 사용했을 때 더 짧은 경로와 향상된 탐색 성능을 달성했습니다.
DART-VLN은 새로운 학습 파라미터를 도입하지 않고 기존 백본을 변경하지 않으면서 메모리 기반 디스크리트 VLN의 신뢰성과 효율성을 높입니다.