論文の概要: Can LVLMs Obtain a Driver's License? A Benchmark Towards Reliable AGI for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02914v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 17:52:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 16:37:56.154900
• Title: Can LVLMs Obtain a Driver's License? A Benchmark Towards Reliable AGI for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: LVLMは運転免許を取得できるか? - 自動運転のための信頼性のあるAGIに向けてのベンチマーク
• Authors: Yuhang Lu, Yichen Yao, Jiadong Tu, Jiangnan Shao, Yuexin Ma, Xinge Zhu,
• Abstract要約: 各国から収集された100万件以上のデータを含む大規模データセットであるIDKBを提案する。 運転免許取得のプロセスと同様に、IDKBは理論から実践への運転に必要な知識のほとんど全てを包含している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.485164073626674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have recently garnered significant attention, with many efforts aimed at harnessing their general knowledge to enhance the interpretability and robustness of autonomous driving models. However, LVLMs typically rely on large, general-purpose datasets and lack the specialized expertise required for professional and safe driving. Existing vision-language driving datasets focus primarily on scene understanding and decision-making, without providing explicit guidance on traffic rules and driving skills, which are critical aspects directly related to driving safety. To bridge this gap, we propose IDKB, a large-scale dataset containing over one million data items collected from various countries, including driving handbooks, theory test data, and simulated road test data. Much like the process of obtaining a driver's license, IDKB encompasses nearly all the explicit knowledge needed for driving from theory to practice. In particular, we conducted comprehensive tests on 15 LVLMs using IDKB to assess their reliability in the context of autonomous driving and provided extensive analysis. We also fine-tuned popular models, achieving notable performance improvements, which further validate the significance of our dataset. The project page can be found at: \url{https://4dvlab.github.io/project_page/idkb.html}
• Abstract（参考訳）: 近年、LVLM(Large Vision-Language Models)は、自律運転モデルの解釈可能性と堅牢性を高めるために、その一般的な知識を活用することを目的として、大きな注目を集めている。 しかし、LVLMは通常、大規模で汎用的なデータセットに依存しており、専門的かつ安全な運転に必要な専門知識が欠如している。 既存の視覚言語駆動データセットは、交通ルールや運転スキルに関する明確なガイダンスを提供することなく、主にシーン理解と意思決定に焦点を当てている。 このギャップを埋めるため、我々は、ハンドブック、理論テストデータ、シミュレーション道路試験データなど、さまざまな国から収集された100万件以上のデータを含む大規模データセットIDKBを提案する。 運転免許取得のプロセスと同様に、IDKBは理論から実践への運転に必要な知識のほとんど全てを包含している。 特に、IDKBを用いた15個のLVLMの総合的なテストを行い、自律運転の文脈における信頼性を評価し、広範囲な分析を行った。 また、一般的なモデルを微調整し、顕著なパフォーマンス向上を実現し、データセットの重要性をさらに検証しました。 プロジェクトページは以下の通りである。

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