論文の概要: Task-Aligned Stability Analysis of Vision-Language Models for Autonomous Driving Hazard Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.11889v1
• Date: Wed, 10 Jun 2026 10:20:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.405876
• Title: Task-Aligned Stability Analysis of Vision-Language Models for Autonomous Driving Hazard Detection
• Title（参考訳）: 自律走行ハザード検出のための視覚言語モデルのタスクアライン安定性解析
• Authors: Everett Richards,
• Abstract要約: CLIP画像とテキストの類似性から, 汚職による埋没ドリフトがタスク整合ハザードスコアの変化を予測できるかどうかを検討した。 BDD100Kロードシーンにおける制御された汚職を利用して、埋め込みドリフトとマージンドリフトを比較する。 一部の家族は表現のドリフトと決定のドリフトの間に強い結合性を示すが、他の家族は比較的穏やかな埋め込み変化にもかかわらず有害な決定不安定性を引き起こす。
• 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) are increasingly used for scene understanding in autonomous driving, but robustness analysis often relies on task-agnostic embedding stability alone. We study whether corruption-induced embedding drift predicts changes in a task-aligned hazard score derived from CLIP image-text similarities. Using controlled corruptions on BDD100K road scenes, we compare embedding drift against margin drift, defined as the change in hazard score under perturbation. The relationship is highly corruption-dependent: some families exhibit strong coupling between representation drift and decision drift, while others induce hazardous decision instability despite relatively modest embedding change. Furthermore, corruption families differ in failure direction: most suppress hazard detections via false negatives, while occlusion instead triggers false alarms, suggesting that benchmark design should account for asymmetric failure modes, not just overall instability rates. These results suggest that robustness benchmarks should include task-aligned stability measures in addition to embedding-level perturbation statistics.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、自律運転におけるシーン理解にますます利用されているが、ロバストネス解析はタスク非依存の埋め込み安定性にのみ依存することが多い。 CLIP画像とテキストの類似性から, 汚職による埋没ドリフトがタスク整合ハザードスコアの変化を予測できるかどうかを検討した。 BDD100Kロードシーンにおける制御された汚職を用いて、摂動下でのハザードスコアの変化として定義されたマージンドリフトに対する埋め込みドリフトを比較した。 この関係は非常に汚職に依存しており、一部の家族は表現のドリフトと決定のドリフトの強い結合を示す一方、他の家族は比較的穏やかな埋め込み変化にもかかわらず危険な決定不安定を引き起こす。 ほとんどは偽陰性によるハザード検出を抑制するが、オクルージョンは代わりに偽のアラームを発生させ、ベンチマーク設計は全体的な不安定度だけでなく非対称な障害モードを考慮すべきである、と示唆している。 これらの結果から、ロバストネスベンチマークには、組込みレベルの摂動統計に加え、タスク整合安定性対策を含めるべきであることが示唆された。

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