Fugu-MT 論文翻訳(概要): GPT-4V Explorations: Mining Autonomous Driving

論文の概要: GPT-4V Explorations: Mining Autonomous Driving

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16817v1
Date: Mon, 24 Jun 2024 17:26:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-25 13:46:06.818826
Title: GPT-4V Explorations: Mining Autonomous Driving
Title（参考訳）: GPT-4V探査:自動運転のマイニング
Authors: Zixuan Li,
Abstract要約: GPT-4Vは視覚的質問応答と複雑なシーン理解機能を導入している。本評価は,シーン理解,推論,運転機能における習熟度に着目した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.955756422680219
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper explores the application of the GPT-4V(ision) large visual language model to autonomous driving in mining environments, where traditional systems often falter in understanding intentions and making accurate decisions during emergencies. GPT-4V introduces capabilities for visual question answering and complex scene comprehension, addressing challenges in these specialized settings.Our evaluation focuses on its proficiency in scene understanding, reasoning, and driving functions, with specific tests on its ability to recognize and interpret elements such as pedestrians, various vehicles, and traffic devices. While GPT-4V showed robust comprehension and decision-making skills, it faced difficulties in accurately identifying specific vehicle types and managing dynamic interactions. Despite these challenges, its effective navigation and strategic decision-making demonstrate its potential as a reliable agent for autonomous driving in the complex conditions of mining environments, highlighting its adaptability and operational viability in industrial settings.
Abstract（参考訳）: 本稿では,GPT-4V(ision)大規模視覚言語モデルの鉱山環境における自律運転への適用について検討する。 GPT-4Vは、視覚的質問応答機能と複雑なシーン理解機能を導入し、これらの特殊な設定における課題に対処する。 GPT-4Vは、堅牢な理解と意思決定能力を示したが、特定の車両の種類を正確に識別し、動的相互作用を管理するのに困難に直面した。これらの課題にもかかわらず、その効果的なナビゲーションと戦略的決定は、鉱業環境の複雑な条件下での自律運転の信頼性の高いエージェントとしての可能性を示し、産業環境における適応性と運用可能性を強調している。

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