論文の概要: STER-VLM: Spatio-Temporal With Enhanced Reference Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13470v1
• Date: Tue, 19 Aug 2025 03:03:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.776941
• Title: STER-VLM: Spatio-Temporal With Enhanced Reference Vision-Language Models
• Title（参考訳）: STER-VLM:参照型参照言語モデルを備えた時空間時空間
• Authors: Tinh-Anh Nguyen-Nhu, Triet Dao Hoang Minh, Dat To-Thanh, Phuc Le-Gia, Tuan Vo-Lan, Tien-Huy Nguyen,
• Abstract要約: 本稿では, VLMの性能を向上させる計算効率の高いフレームワーク, STER-VLMを紹介する。 WTS citekong2024wts と BDD citeBDD データセットの実験結果は、セマンティック・リッチネスとトラフィックシーンの解釈において大きな進歩を示している。 私たちのフレームワークは、AI City Challenge 2025 Track 2で、十分なテストスコア55.655で検証されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) have emerged as powerful tools for enabling automated traffic analysis; however, current approaches often demand substantial computational resources and struggle with fine-grained spatio-temporal understanding. This paper introduces STER-VLM, a computationally efficient framework that enhances VLM performance through (1) caption decomposition to tackle spatial and temporal information separately, (2) temporal frame selection with best-view filtering for sufficient temporal information, and (3) reference-driven understanding for capturing fine-grained motion and dynamic context and (4) curated visual/textual prompt techniques. Experimental results on the WTS \cite{kong2024wts} and BDD \cite{BDD} datasets demonstrate substantial gains in semantic richness and traffic scene interpretation. Our framework is validated through a decent test score of 55.655 in the AI City Challenge 2025 Track 2, showing its effectiveness in advancing resource-efficient and accurate traffic analysis for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、自動トラフィック分析を可能にする強力なツールとして登場したが、現在のアプローチでは、しばしばかなりの計算資源を必要とし、詳細な時空間的理解に苦慮している。 本稿では,(1)キャプション分解による空間情報と時間情報の分離によるVLM性能の向上,(2)適切な時間情報に対するベストビューフィルタリングによる時間的フレーム選択,(3)微粒な動きと動的コンテキストを捉えるための参照駆動理解,(4)キュレートされた視覚・テクスチャプロンプト技術を紹介する。 WTS \cite{kong2024wts} と BDD \cite{BDD} データセットの実験結果から,セマンティック・リッチネスとトラフィックシーンの解釈が大幅に向上した。 われわれのフレームワークは、AI City Challenge 2025 Track 2における十分なテストスコア55.655で検証されており、実世界のアプリケーションにおけるリソース効率と正確なトラフィック分析の進歩の有効性を示している。

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