論文の概要: RefAV: Towards Planning-Centric Scenario Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20981v2
• Date: Wed, 18 Jun 2025 20:32:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 14:57:52.007024
• Title: RefAV: Towards Planning-Centric Scenario Mining
• Title（参考訳）: RefAV: 計画中心のシナリオマイニングを目指して
• Authors: Cainan Davidson, Deva Ramanan, Neehar Peri,
• Abstract要約: 伝統的なシナリオマイニング技術はエラーを起こしやすく、非常に時間を要する。 本稿では,1万種類の自然言語クエリの大規模データセットであるRefAVを紹介する。 その結果, ナイール構造を有するオフザシェルフ-Msは, 性能が劣ることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.37155349405482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous Vehicles (AVs) collect and pseudo-label terabytes of multi-modal data localized to HD maps during normal fleet testing. However, identifying interesting and safety-critical scenarios from uncurated driving logs remains a significant challenge. Traditional scenario mining techniques are error-prone and prohibitively time-consuming, often relying on hand-crafted structured queries. In this work, we revisit spatio-temporal scenario mining through the lens of recent vision-language models (VLMs) to detect whether a described scenario occurs in a driving log and, if so, precisely localize it in both time and space. To address this problem, we introduce RefAV, a large-scale dataset of 10,000 diverse natural language queries that describe complex multi-agent interactions relevant to motion planning derived from 1000 driving logs in the Argoverse 2 Sensor dataset. We evaluate several referential multi-object trackers and present an empirical analysis of our baselines. Notably, we find that naively repurposing off-the-shelf VLMs yields poor performance, suggesting that scenario mining presents unique challenges. Lastly, we discuss our recent CVPR 2025 competition and share insights from the community. Our code and dataset are available at https://github.com/CainanD/RefAV/ and https://argoverse.github.io/user-guide/tasks/scenario_mining.html
• Abstract（参考訳）: 自律走行車(AV)は、通常の艦隊試験中にHDマップにローカライズされたマルチモーダルデータの擬似ラベルテラバイトを収集する。 しかし、未計算の運転ログから興味深く安全に重要なシナリオを特定することは大きな課題である。 伝統的なシナリオマイニング技術はエラーを起こしやすく、しばしば手作りの構造化クエリに頼っている。 本研究では,最近の視覚言語モデル (VLM) のレンズを通して時空間的シナリオマイニングを再検討し,運転ログに記述されたシナリオが存在するかどうかを検知し,その場合,時間と空間の両方で正確に局所化する。 この問題に対処するために,Argoverse 2 Sensor データセットの1000の駆動ログから得られた動作計画に関連する複雑なマルチエージェントインタラクションを記述した,10,000の多様な自然言語クエリからなる大規模データセットであるRefAVを紹介した。 我々は,複数の参照多目的トラッカーを評価し,ベースラインの実証分析を行った。 特に,市販のVLMを自然に再利用すると性能が低下し,シナリオマイニングに固有の課題が生じることが示唆された。 最後に、CVPR 2025コンペティションについて議論し、コミュニティからの洞察を共有します。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/CainanD/RefAV/とhttps://argoverse.github.io/user-guide/tasks/scenario_miningで公開されています。

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