論文の概要: DriveBLIP2: Attention-Guided Explanation Generation for Complex Driving Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22494v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 00:46:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.416624
• Title: DriveBLIP2: Attention-Guided Explanation Generation for Complex Driving Scenarios
• Title（参考訳）: DriveBLIP2:複雑な運転シナリオに対する注意ガイドによる説明生成
• Authors: Shihong Ling, Yue Wan, Xiaowei Jia, Na Du,
• Abstract要約: 本稿では,新たな運転シナリオについて,文脈に関連のある説明を生成するための新しいフレームワークであるDriveBLIP2を紹介する。 アテンションマップジェネレータは、重要なビデオフレーム内での意思決定に関連する重要なオブジェクトをハイライトするために提案されている。 モデルの焦点をこれらの重要な領域に向けることで、生成されたアテンションマップは明確で関連する説明を生み出すのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.371268059952655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a new framework, DriveBLIP2, built upon the BLIP2-OPT architecture, to generate accurate and contextually relevant explanations for emerging driving scenarios. While existing vision-language models perform well in general tasks, they encounter difficulties in understanding complex, multi-object environments, particularly in real-time applications such as autonomous driving, where the rapid identification of key objects is crucial. To address this limitation, an Attention Map Generator is proposed to highlight significant objects relevant to driving decisions within critical video frames. By directing the model's focus to these key regions, the generated attention map helps produce clear and relevant explanations, enabling drivers to better understand the vehicle's decision-making process in critical situations. Evaluations on the DRAMA dataset reveal significant improvements in explanation quality, as indicated by higher BLEU, ROUGE, CIDEr, and SPICE scores compared to baseline models. These findings underscore the potential of targeted attention mechanisms in vision-language models for enhancing explainability in real-time autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,BLIP2-OPTアーキテクチャ上に構築された新しいフレームワークDriveBLIP2を紹介する。 既存の視覚言語モデルは、一般的なタスクではうまく機能するが、特に重要なオブジェクトの迅速な識別が不可欠である自律運転のようなリアルタイムアプリケーションにおいて、複雑な多目的環境を理解するのに困難に直面する。 この制限に対処するため、アテンションマップジェネレータが提案され、重要なビデオフレーム内での意思決定に関連する重要なオブジェクトをハイライトする。 モデルの焦点をこれらの重要な領域に向けることで、生成したアテンションマップは明確で関連する説明を生み出すのに役立ち、ドライバーは重要な状況下で車両の意思決定プロセスをよりよく理解することができる。 DRAMAデータセットの評価では,ベースラインモデルと比較して,より高いBLEU,ROUGE,CIDEr,SPICEスコアで示されるように,説明品質が大幅に向上した。 これらの知見は、リアルタイム自動運転における説明可能性を高めるための視覚言語モデルにおける目標注意機構の可能性を示している。

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