論文の概要: Multi-Frame, Lightweight & Efficient Vision-Language Models for Question Answering in Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19838v1
- Date: Thu, 28 Mar 2024 21:18:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 17:04:07.369186
- Title: Multi-Frame, Lightweight & Efficient Vision-Language Models for Question Answering in Autonomous Driving
- Title（参考訳）: 自律運転における質問応答のための多フレーム・軽量・高能率ビジョンランゲージモデル
- Authors: Akshay Gopalkrishnan, Ross Greer, Mohan Trivedi,
- Abstract要約: 我々は,自律運転のための視覚質問応答を行う,効率的で軽量な多フレーム視覚言語モデルを開発した。
従来のアプローチと比較して、EM-VLM4ADは少なくとも10倍のメモリと浮動小数点演算を必要とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vision-Language Models (VLMs) and Multi-Modal Language models (MMLMs) have become prominent in autonomous driving research, as these models can provide interpretable textual reasoning and responses for end-to-end autonomous driving safety tasks using traffic scene images and other data modalities. However, current approaches to these systems use expensive large language model (LLM) backbones and image encoders, making such systems unsuitable for real-time autonomous driving systems where tight memory constraints exist and fast inference time is necessary. To address these previous issues, we develop EM-VLM4AD, an efficient, lightweight, multi-frame vision language model which performs Visual Question Answering for autonomous driving. In comparison to previous approaches, EM-VLM4AD requires at least 10 times less memory and floating point operations, while also achieving higher BLEU-4, METEOR, CIDEr, and ROGUE scores than the existing baseline on the DriveLM dataset. EM-VLM4AD also exhibits the ability to extract relevant information from traffic views related to prompts and can answer questions for various autonomous driving subtasks. We release our code to train and evaluate our model at https://github.com/akshaygopalkr/EM-VLM4AD.
- Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)とマルチモーダル言語モデル(MMLM)は、交通シーン画像やその他のデータモダリティを用いて、エンドツーエンドの自動運転安全タスクに対して、解釈可能なテキスト推論と応答を提供することができるため、自律運転研究において注目されている。
しかしながら、これらのシステムに対する現在のアプローチでは、高価な大規模言語モデル(LLM)のバックボーンとイメージエンコーダを使用しており、厳しいメモリ制約が存在し、高速な推論時間が必要なリアルタイム自律運転システムには適さない。
これらの課題に対処するため,自動走行のための視覚質問応答を行う,効率的で軽量な多フレーム視覚言語モデルEM-VLM4ADを開発した。
従来のアプローチと比較して、EM-VLM4ADはメモリと浮動小数点演算の少なくとも10倍の削減と、既存のDriveLMデータセットのベースラインよりも高いBLEU-4、METEOR、CIDEr、ROGUEスコアを達成する必要がある。
EM-VLM4ADはまた、プロンプトに関連する交通ビューから関連する情報を抽出し、様々な自律運転サブタスクに対する質問に答える能力も示している。
トレーニング用のコードをhttps://github.com/akshaygopalkr/EM-VLM4ADで公開しています。
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