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V-RoAst: 一种新型视觉道路评估数据集
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了如何将视觉-语言模型（VLMs）整合到驾驶系统中，以增强泛化能力和与用户互动。通过建立图结构推理的问答对模型，提出了Graph VQA任务，模拟人类的推理过程。构建了基于nuScenes和CARLA的数据集（DriveLM-Data），并提出了基于VLM的基准方法（DriveLM-Agent）。实验证明Graph VQA为驾驶场景的推理提供了简单和有原则的框架，DriveLM-Data为这一任务提供了具有挑战性的基准。DriveLM-Agent在端到端自动驾驶方面表现出了竞争力，尤其在未见过的对象或传感器配置上进行零样本评估时效果显著。希望这项工作能为将VLMs应用于自动驾驶提供新的启示。
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关键要点
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研究如何将视觉-语言模型（VLMs）整合到端到端驾驶系统中，以增强泛化能力和用户互动。
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提出Graph VQA任务，通过图结构推理的问答对模型模拟人类推理过程。
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构建基于nuScenes和CARLA的数据集DriveLM-Data，并提出基于VLM的基准方法DriveLM-Agent。
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实验证明Graph VQA为驾驶场景推理提供了简单和有原则的框架，DriveLM-Data提供了具有挑战性的基准。
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DriveLM-Agent在端到端自动驾驶方面表现出竞争力，尤其在零样本评估时效果显著。
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希望这项工作为将VLMs应用于自动驾驶提供新的启示，并公开所有代码、数据和模型以促进未来研究。
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