Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hierarchical Reasoning with Vision-Language Models for Incident Reports from Dashcam Videos

論文の概要: Hierarchical Reasoning with Vision-Language Models for Incident Reports from Dashcam Videos

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12190v1
Date: Tue, 14 Oct 2025 06:36:41 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.20942
Title: Hierarchical Reasoning with Vision-Language Models for Incident Reports from Dashcam Videos
Title（参考訳）: ダッシュカム映像からのインシデント報告のための視覚言語モデルを用いた階層的推論
Authors: Shingo Yokoi, Kento Sasaki, Yu Yamaguchi,
Abstract要約: 本稿では,ダッシュカムビデオからのインシデントレポート生成のための階層的推論フレームワークを提案する。視覚言語モデルにフレームレベルのキャプション、インシデントフレームの検出、微粒化推論を統合する。公式の2COOOLオープンリーダーボードでは、29チーム中2位にランクされ、最高のCIDEr-Dスコアを獲得しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03598453624340711
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent advances in end-to-end (E2E) autonomous driving have been enabled by training on diverse large-scale driving datasets, yet autonomous driving models still struggle in out-of-distribution (OOD) scenarios. The COOOL benchmark targets this gap by encouraging hazard understanding beyond closed taxonomies, and the 2COOOL challenge extends it to generating human-interpretable incident reports. We present a hierarchical reasoning framework for incident report generation from dashcam videos that integrates frame-level captioning, incident frame detection, and fine-grained reasoning within vision-language models (VLMs). We further improve factual accuracy and readability through model ensembling and a Blind A/B Scoring selection protocol. On the official 2COOOL open leaderboard, our method ranks 2nd among 29 teams and achieves the best CIDEr-D score, producing accurate and coherent incident narratives. These results indicate that hierarchical reasoning with VLMs is a promising direction for accident analysis and for broader understanding of safety-critical traffic events. The implementation and code are available at https://github.com/riron1206/kaggle-2COOOL-2nd-Place-Solution.
Abstract（参考訳）: エンド・ツー・エンド(E2E)自動運転の最近の進歩は、様々な大規模運転データセットのトレーニングによって実現されているが、自律運転モデルは、まだアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)のシナリオに苦戦している。 COOOLベンチマークは、クローズドな分類学を超えたハザード理解を促進することによって、このギャップを目標としており、2COOOLチャレンジは、人間に解釈可能なインシデントレポートを生成するように拡張している。本稿では、フレームレベルのキャプション、インシデントフレームの検出、視覚言語モデル(VLM)におけるきめ細かい推論を統合したダシュカムビデオからのインシデントレポート生成のための階層的推論フレームワークを提案する。我々はさらに、Blind A/B Scoring selectionプロトコルとモデルアンサンブルにより、事実の精度と可読性を向上する。公式の2COOOLオープンリーダーボードでは、29チーム中2位にランクされ、最高のCIDEr-Dスコアを獲得し、正確で一貫性のあるインシデントストーリーを生み出します。これらの結果から,VLMによる階層的推論は,事故解析と安全クリティカルな交通事象のより広範な理解に向けて有望な方向であることが示唆された。実装とコードはhttps://github.com/riron1206/kaggle-2COOOL-2nd-Place-Solutionで公開されている。

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