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DriveVLM：自动驾驶与大型视觉语言模型的融合
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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
本文研究了如何将视觉-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，模拟人类推理过程。实验证明Graph VQA为驾驶场景提供了简单和有原则的框架，DriveLM-Data为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竞争力，尤其在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
- 研究如何将视觉-语言模型（VLMs）整合到端到端驾驶系统中。
- 通过建立图结构推理的问答对模型，提出Graph VQA任务，模拟人类推理过程。
- 构建了基于nuScenes和CARLA的数据集（DriveLM-Data），并提出基于VLM的基准方法（DriveLM-Agent）。
- Graph VQA为驾驶场景的推理提供了简单和有原则的框架。
- 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。
- 希望这项工作能为将VLMs应用于自动驾驶提供新的启示。
- 所有代码、数据和模型将公开提供，以促进未来的研究。
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