2024自动驾驶(多模态)大模型综述：从DriveGPT4、DriveMLM到DriveLM、DriveVLM
💡
原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
本文解读了四篇paper，其中包括使用大模型进行可解释的端到端自动驾驶的研究。作者使用BDD-X数据集进行训练，该数据集包含视频和标签，用于预测车辆行为。为了增加多样性，作者还创建了自己的数据集，并使用ChatGPT作为教师生成更多关于自车的对话。最终，他们收集了56K视频-文本指令跟随样本，包括16K BDD-X问答和40K由ChatGPT生成的问答。DriveGPT4是一种多功能的多模态大型语言模型，能够处理各种输入类型，包括视频和文本。
🎯
关键要点
- 本文解读了四篇关于使用大模型进行可解释的端到端自动驾驶的研究。
- 作者使用BDD-X数据集进行训练，该数据集包含视频和标签，用于预测车辆行为。
- 为了增加多样性，作者创建了自己的数据集，并使用ChatGPT生成更多关于自车的对话。
- 最终收集了56K视频-文本指令跟随样本，包括16K BDD-X问答和40K由ChatGPT生成的问答。
- DriveGPT4是一种多功能的多模态大型语言模型，能够处理视频和文本等多种输入类型。
- 端到端自动驾驶旨在基于视觉输入直接预测车辆路径和控制信号。
- BDD-X数据集包含约20,000个样本，提供车辆动作描述、动作理由和控制信号数据。
- 为了训练LLM，生成了多个同义问题集，以防止模型过拟合。
- ChatGPT被用作教师生成关于自车的对话，结合YOLOv8进行物体检测。
- DriveGPT4的模型架构能够处理视频和文本输入，并将控制信号解释为一种语言。
🏷️
标签
➡️
