网站开发介绍费,做网站给韩国卖高仿,破解wordpress主题方法,百度指数分是什么论文标题为“Talk2BEV: Language-enhanced Bird’s-eye View Maps for Autonomous Driving”#xff0c;主要介绍了一种新型的视觉-语言模型#xff08;LVLM#xff09;界面#xff0c;用于自动驾驶情境中的鸟瞰图#xff08;BEV#xff09;映射。以下是论文的主要内容概…论文标题为“Talk2BEV: Language-enhanced Bird’s-eye View Maps for Autonomous Driving”主要介绍了一种新型的视觉-语言模型LVLM界面用于自动驾驶情境中的鸟瞰图BEV映射。以下是论文的主要内容概述
论文摘要和引言
主题Talk2BEV是一种结合了最新的大型语言模型LLMs和大型视觉-语言模型LVLMs的系统用于增强自动驾驶AD系统中的鸟瞰图BEV。目标通过语言增强的BEV地图Talk2BEV旨在提供全面的场景理解和推理以应对各种道路情境。特点系统不需要针对BEV的特定训练或微调能够处理多种用户查询包括自由形式文本查询、多项选择题和空间推理查询。
相关工作
论文回顾了与大型视觉-语言模型相关的最新进展特别是在自动驾驶领域的应用。
Talk2BEV系统
语言增强地图使用预训练的LVLMs从鸟瞰图中提取通用视觉-语言特征。响应生成生成对用户查询的响应使用GPT-4等LLMs解析增强的BEV并生成响应。实施细节使用多视角RGB图像和激光雷达点云生成BEV地图然后通过LVLMs增强对象的图像语言特征。
Talk2BEV-Bench基准
语言增强地图的真实性从NuScenes数据集中生成1000个场景的真实语言增强BEV地图。问题生成和评估指标创建超过20000个由人类验证的问题和答案对涵盖多种评估维度。
结果
量化结果在Talk2BEV-Bench上评估Talk2BEV的表现包括视觉和空间理解任务。定性结果展示了Talk2BEV在NuScenes数据集中的应用案例如预测潜在危险驾驶动作和提供解决方案。空间操作符的影响展示了空间操作符在空间推理任务中的性能。不同对象类别的表现报告了不同车辆类别如两轮车、汽车、卡车和建筑车辆的性能差异。
结论
总结Talk2BEV利用最新的LLMs和LVLMs处理包括视觉和空间推理、预测不安全交通互动等多种自动驾驶任务。Talk2BEV-Bench为评估自动驾驶应用中的LVLMs提供了一个新的基准。
总体而言这篇论文提出了一个创新的方法通过语言增强的BEV地图将大型语言模型和视觉-语言模型集成到自动驾驶系统中以提升场景理解和决策制定能力。
这篇论文的详细信息如下
论文团队
完成团队由 Vikrant Dewangan, Tushar Choudhary, Shivam Chandhok, Shubham Priyadarshan, Anushka Jain, Arun K. Singh, Siddharth Srivastava, Krishna Murthy Jatavallabhula, 和 K. Madhava Krishna 完成。所属机构来自印度国际信息技术研究所IIIT海得拉巴、不列颠哥伦比亚大学、塔尔图大学、TensorTour Inc. 和麻省理工学院MIT【20†source】。
应用场景
主要应用场景自动驾驶AD系统中的鸟瞰图BEV增强。目标通过将语言和视觉模型结合在BEV地图表示中以应对多种自动驾驶任务包括视觉和空间推理、预测交通参与者的意图以及基于视觉线索的决策制定【21†source】。
解决的问题
核心问题现有自动驾驶感知系统主要关注预定义的物体类别和驾驶场景缺乏灵活性和广泛适用性。
提出的解决方案
Talk2BEV系统这是首个用于自动驾驶场景的语言增强BEV地图系统它使用预训练的图像-语言模型不需要针对特定任务的训练或微调。此外还开发了Talk2BEV-Bench基准用于评估LVLMs在AD应用中的表现【22†source】。
实验验证方式
实验设计使用Lift-Splat-Shoot模型从多视角图像生成BEV地图并使用BLIP-2、MiniGPT-4 和 InstructBLIP-2等LVLMs计算视觉-语言特征。这些特征用于生成物体描述【23†source】。Talk2BEV-Bench基准从NuScenes数据集生成1000个场景的语言增强BEV地图包括超过20000个人类验证的问题-答案对评估包括对象属性理解、实例计数、视觉推理、决策制定和空间推理在内的多个维度【24†source】。
数据集、实验设计和对比基线
数据集使用NuScenes数据集。实验设计量化评估显示Talk2BEV能够处理一系列视觉和空间理解任务并且通过使用基本空间操作符API显著提高了空间推理任务的性能【25†source】。对比基线为评估空间操作符的影响实验中使用了一个随机猜测方法作为基线。结果显示与直接使用LLM如GPT-4进行空间推理相比整合空间操作符的Talk2BEV在Jaccard指数和距离误差方面表现显著提高【27†source】。性能差异在不同物体类别如两轮车、汽车、卡车和建筑车辆的表现中小型车辆如自行车和摩托车的表现不如大型车辆【28†source】。
结论
总结Talk2BEV利用最新的LLMs和LVLMs处理包括视觉和空间推理、预测不安全交通互动等多种自动驾驶任务。同时Talk2BEV-Bench为后续的LVLMs
