[Question]: 关于 sys2 训练用的 pixel goal 生成脚本和 goal.{setting} 标注

[Steven-Chen-ECNU]

Question

您好，DualVLN 作者们，

感谢你们开源这项非常优秀的工作。我目前正在研究 dual-system with NavDP 设定，并尝试进行一些分析实验，其中一个非常重要的子步骤是：从世界坐标系下的 waypoint 转换为用于 System 2 训练的 pixel-goal。

在论文中，System 2 通过 pixel-goal grounding task 进行训练，其中会将 3D trajectory （我理解可能是来自episode中的reference_path字段，或者是pose也就是lerobot parquet中的demo traj字段？） 投影到 2D 第一视角观测中，并通过基于深度的可见性过滤来生成监督信号。在公开的训练代码里，我注意到 NavPixelGoalDataset 会读取如下字段：

- pose.{setting}
- goal.{setting}
- relative_goal_frame_id.{setting}

这些字段来自 LeRobot parquet 文件。我的理解是，goal.{setting} 就是用于训练 System 2 的 GT pixel-goal supervision。

请问你们是否可以分享（或指出）用于从 VLN-CE trajectories / reference_path 生成这些 pixel-goal annotations 的脚本？

如果预处理脚本暂时还不方便公开，是否可以简单描述一下用于生成 goal.{setting} 和 relative_goal_frame_id.{setting} 的标注规则（包括转换脚本的一些核心思想和细节）？具体来说，我们想要确认以下几点：

1. 对于每一当前帧，您搜索/投影哪一系列候选未来点以生成 goal.{setting}：是未来的 reference_path 点、未来的 pose.{setting} 帧，还是另一条重采样/平滑后的轨迹？
2. 对于每个候选未来点，被投影的具体 3D 点是什么：agent/base 位置、camera 位置，还是地面层 waypoint？
3. 从 trajectory/world 坐标系到第一视角 camera 坐标系，使用了什么坐标变换？
4. 在 goal.{setting} 中，坐标顺序和图像尺度具体是什么：(x, y) 还是 (row, col)，原始 640×480 图像坐标、resize 后的 384×384 坐标，还是其他约定？
5. relative_goal_frame_id.{setting} 的具体含义是什么？它是否表示“当前帧到所选未来帧/waypoint 的相对偏移”？
6. 基于深度的 visibility/occlusion check 是如何实现的？例如，是否会将投影点深度与该像素处的 depth image 做比较？是否存在容差阈值或 neighborhood check？
7. 当多个未来点同时可见时，目标是如何选择的？例如，是否会选择轨迹中“最远的可见未来点”？
8. 当没有任何未来点可见时，view-adjust labels 是如何生成的？以及此时 relative_goal_frame_id.{setting} 是否会被设置为 -1？

这些信息将极大帮助我们复现 pixel-goal grounding 数据，并开展相应分析实验

再次感谢你们出色的工作！