論文の概要: Leveraging LLMs for Enhanced Open-Vocabulary 3D Scene Understanding in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03516v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 02:54:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 14:05:27.716215
• Title: Leveraging LLMs for Enhanced Open-Vocabulary 3D Scene Understanding in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転におけるオープンボキャブラリ3次元シーン理解のためのLLMの活用
• Authors: Amirhosein Chahe, Lifeng Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,自律運転におけるオープンな3次元シーン理解のための新しい手法を提案する。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて,セグメンテーションとシーン解釈のための文脈的に関係のある標準句を生成することを提案する。 この作業は、よりインテリジェントでコンテキスト対応の自動運転システムへの大きな進歩を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.316712964093506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a novel method for open-vocabulary 3D scene understanding in autonomous driving by combining Language Embedded 3D Gaussians with Large Language Models (LLMs) for enhanced inference. We propose utilizing LLMs to generate contextually relevant canonical phrases for segmentation and scene interpretation. Our method leverages the contextual and semantic capabilities of LLMs to produce a set of canonical phrases, which are then compared with the language features embedded in the 3D Gaussians. This LLM-guided approach significantly improves zero-shot scene understanding and detection of objects of interest, even in the most challenging or unfamiliar environments. Experimental results on the WayveScenes101 dataset demonstrate that our approach surpasses state-of-the-art methods in terms of accuracy and flexibility for open-vocabulary object detection and segmentation. This work represents a significant advancement towards more intelligent, context-aware autonomous driving systems, effectively bridging 3D scene representation with high-level semantic understanding.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Language Embedded 3D Gaussians とLarge Language Models (LLM) を組み合わせることで,自律走行におけるオープンな3Dシーン理解手法を提案する。 そこで本稿では,LLMを用いて文脈に関連のある標準語句を生成し,セグメンテーションとシーン解釈を提案する。 提案手法は,LLMの文脈的・意味的な機能を活用して,標準句の集合を生成し,それを3次元ガウス語に埋め込まれた言語特徴と比較する。 このLLM誘導アプローチは、最も困難な環境や不慣れな環境でも、ゼロショットシーンの理解と関心対象の検出を大幅に改善する。 WayveScenes101データセットの実験結果から、オープン語彙オブジェクトの検出とセグメンテーションの精度と柔軟性の観点から、我々のアプローチが最先端の手法を超えることを示した。 この研究は、よりインテリジェントでコンテキスト対応の自動運転システムへの大きな進歩を示し、高レベルのセマンティック理解を備えた3Dシーン表現を効果的にブリッジする。

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