VLN-CE

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这个仓库是连续环境下视觉与语言导航（VLN-CE）任务的官方参考实现。与常见的在预定义图节点间跳转的导航不同，VLN-CE 要求智能体在逼真的三维场景中自由移动，同时依据自然语言指令做出决策，这对于具身智能和指令跟随研究有特殊价值，也因此成为该领域常用的模型对比基准。代码整合了 Room-to-Room（R2R）和 Room-Across-Room（RxR）两套数据集的官方基线智能体、训练方法和数据加载器，全部构建在 Habitat 仿真平台上，并且支撑着定期举办的 VLN-CE 与 RxR-Habitat 评测挑战赛。如果你正在开发导航智能体，从这里入手能省去自己处理数据集下载、回合管理和评估流程的麻烦，直接聚焦算法本身。