論文の概要: GPT-4V as Traffic Assistant: An In-depth Look at Vision Language Model on Complex Traffic Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02205v3
• Date: Wed, 7 Feb 2024 13:09:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 11:56:46.199218
• Title: GPT-4V as Traffic Assistant: An In-depth Look at Vision Language Model on Complex Traffic Events
• Title（参考訳）: 交通アシスタントとしてのGPT-4V:複雑な交通イベントの視覚言語モデルの詳細
• Authors: Xingcheng Zhou, Alois C. Knoll
• Abstract要約: 交通事故、特に交通事故の認識と理解は、インテリジェントな交通システムと車両の領域における最重要課題である。 GPT-4Vのような大規模視覚言語モデル(VLM)の出現により、この問題に対処するための革新的なアプローチが導入された。 我々は,GPT-4Vが,ある種の古典的交通イベントにおいて,顕著な認知,推論,意思決定能力を示すことを観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.51232964290688
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recognition and understanding of traffic incidents, particularly traffic accidents, is a topic of paramount importance in the realm of intelligent transportation systems and intelligent vehicles. This area has continually captured the extensive focus of both the academic and industrial sectors. Identifying and comprehending complex traffic events is highly challenging, primarily due to the intricate nature of traffic environments, diverse observational perspectives, and the multifaceted causes of accidents. These factors have persistently impeded the development of effective solutions. The advent of large vision-language models (VLMs) such as GPT-4V, has introduced innovative approaches to addressing this issue. In this paper, we explore the ability of GPT-4V with a set of representative traffic incident videos and delve into the model's capacity of understanding these complex traffic situations. We observe that GPT-4V demonstrates remarkable cognitive, reasoning, and decision-making ability in certain classic traffic events. Concurrently, we also identify certain limitations of GPT-4V, which constrain its understanding in more intricate scenarios. These limitations merit further exploration and resolution.
• Abstract（参考訳）: 交通事故、特に交通事故の認識と理解は、インテリジェントな輸送システムとインテリジェントな車両の領域において最重要事項である。 この地域は、学術分野と産業分野の両方の広範な焦点を継続的に捉えてきた。 複雑な交通イベントの特定と理解は、主に交通環境の複雑な性質、多様な観察的視点、そして事故の多面的原因のため、非常に困難である。 これらの要因は、効果的なソリューションの開発を永続的に妨げている。 GPT-4Vのような大規模視覚言語モデル(VLM)の出現は、この問題に対処するための革新的なアプローチを導入している。 本稿では,GPT-4Vを代表的トラフィックインシデントビデオのセットで探索し,これらの複雑なトラフィック状況を理解する能力について検討する。 gpt-4vは、ある古典的な交通イベントにおいて、顕著な認知、推論、意思決定能力を示す。 同時に、より複雑なシナリオでの理解を制限するgpt-4vの制限も特定した。 これらの制限はさらなる探索と解決に役立つ。

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