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LaVida Drive：用于自主驾驶的视觉-文本交互视觉语言模型，具有标记选择、恢复和增强功能
内容提要
本文介绍了多个自动驾驶视觉问答（VQA）任务和模型，如NuScenes-QA、Talk2BEV和DriveLM。研究表明，结合多模态架构和图结构推理的模型在驾驶场景中表现优越，提升了推理能力和响应效率。新提出的MiniDrive框架有效解决了计算开销和多图像处理问题，为自动驾驶系统提供了高效解决方案。
关键要点
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NuScenes-QA是第一个针对自动驾驶场景的视觉问答基准，包含34K个视觉场景和460K个问题-答案对。
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通过比较ViLBERT、ViLT和LXMERT模型的输出与参考答案的相似性，评估了这些模型在驾驶场景中的性能。
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Talk2BEV结合语言和视觉模型与BEV结构化地图，支持多种自动驾驶任务，并发布了包含1000个人工注释的基准数据集Talk2BEV-Bench。
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Graph VQA任务通过建立图结构推理的问答对模型，增强了视觉-语言模型在自动驾驶系统中的泛化能力。
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DriveVLM和DriveVLM-Dual在复杂驾驶条件下表现出有效性和增强性能，解决了VLMs在空间推理和计算需求上的限制。
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EM-VLM4AD是一种轻量级的多帧视觉语言模型，在资源使用上减少了至少10倍，并在DriveLM数据集上获得了更高的评估分数。
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CODA-LM是一个新兴的视觉-语言基准测试，评估文本-语言模型在自动驾驶场景中的能力，揭示了与人类偏好的一致性。
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MiniDrive框架通过特征工程专家混合模块和动态指令适配器，显著提高了视觉-语言模型的响应效率和性能，适用于自主驾驶系统。
延伸问答
NuScenes-QA是什么？
NuScenes-QA是第一个针对自动驾驶场景的视觉问答基准，包含34K个视觉场景和460K个问题-答案对。
Talk2BEV模型的主要功能是什么？
Talk2BEV结合语言和视觉模型与BEV结构化地图，支持多种自动驾驶任务，如视觉推理和交通参与者意图预测。
MiniDrive框架如何提高视觉-语言模型的性能？
MiniDrive框架通过特征工程专家混合模块和动态指令适配器，显著提高了模型的响应效率和性能。
DriveVLM和DriveVLM-Dual的优势是什么？
DriveVLM和DriveVLM-Dual在复杂驾驶条件下表现出有效性和增强性能，解决了VLMs在空间推理和计算需求上的限制。
EM-VLM4AD模型的特点是什么？
EM-VLM4AD是一种轻量级的多帧视觉语言模型，内存和计算资源使用减少至少10倍，并在DriveLM数据集上获得更高的评估分数。
CODA-LM的目的是什么？
CODA-LM是一个新兴的视觉-语言基准测试，评估文本-语言模型在自动驾驶场景中的能力，并揭示与人类偏好的一致性。
