論文の概要: Forging Vision Foundation Models for Autonomous Driving: Challenges, Methodologies, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08045v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 01:57:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 15:24:08.546053
• Title: Forging Vision Foundation Models for Autonomous Driving: Challenges, Methodologies, and Opportunities
• Title（参考訳）: 自律運転のためのビジョンファウンデーションモデル:挑戦、方法論、機会
• Authors: Xu Yan, Haiming Zhang, Yingjie Cai, Jingming Guo, Weichao Qiu, Bin Gao, Kaiqiang Zhou, Yue Zhao, Huan Jin, Jiantao Gao, Zhen Li, Lihui Jiang, Wei Zhang, Hongbo Zhang, Dengxin Dai, Bingbing Liu
• Abstract要約: ビジョンファウンデーションモデル(VFM)は、幅広いAIアプリケーションのための強力なビルディングブロックとして機能する。 総合的なトレーニングデータの不足、マルチセンサー統合の必要性、多様なタスク固有のアーキテクチャは、VFMの開発に重大な障害をもたらす。 本稿では、自動運転に特化したVFMを鍛造する上で重要な課題について述べるとともに、今後の方向性を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.02391344178202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rise of large foundation models, trained on extensive datasets, is revolutionizing the field of AI. Models such as SAM, DALL-E2, and GPT-4 showcase their adaptability by extracting intricate patterns and performing effectively across diverse tasks, thereby serving as potent building blocks for a wide range of AI applications. Autonomous driving, a vibrant front in AI applications, remains challenged by the lack of dedicated vision foundation models (VFMs). The scarcity of comprehensive training data, the need for multi-sensor integration, and the diverse task-specific architectures pose significant obstacles to the development of VFMs in this field. This paper delves into the critical challenge of forging VFMs tailored specifically for autonomous driving, while also outlining future directions. Through a systematic analysis of over 250 papers, we dissect essential techniques for VFM development, including data preparation, pre-training strategies, and downstream task adaptation. Moreover, we explore key advancements such as NeRF, diffusion models, 3D Gaussian Splatting, and world models, presenting a comprehensive roadmap for future research. To empower researchers, we have built and maintained https://github.com/zhanghm1995/Forge_VFM4AD, an open-access repository constantly updated with the latest advancements in forging VFMs for autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 広範なデータセットに基づいてトレーニングされた大規模な基盤モデルの台頭は、AIの分野に革命をもたらしている。 SAM、DALL-E2、GPT-4といったモデルでは、複雑なパターンを抽出し、さまざまなタスクを効果的に実行することにより、幅広いAIアプリケーションのための強力なビルディングブロックとして機能する。 AIアプリケーションにおける活発な前線である自律運転は、専用のビジョン基盤モデル(VFM)の欠如によって、依然として挑戦されている。 総合的なトレーニングデータの不足、マルチセンサー統合の必要性、多様なタスク固有のアーキテクチャは、この分野におけるVFMの発展に大きな障害をもたらす。 本稿では,自動運転に特化したvfmの鍛造と今後の方向性について概説する。 250以上の論文を体系的に分析し,データ準備,事前学習戦略,ダウンストリームタスク適応など,vfm開発に不可欠な技術を分析した。 さらに,NeRF,拡散モデル,3次元ガウススプラッティング,世界モデルなどの重要な進歩を探求し,今後の研究の包括的なロードマップを示す。 研究者を力づけるために、我々は、自動運転のためのVFMの鍛造の最新技術とともに常に更新されるオープンアクセスリポジトリであるhttps://github.com/zhanghm 1995/Forge_VFM4ADを構築し、維持した。

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