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张小明 2026/1/12 15:24:26
福建建设执业管理中心网站,有没有专业做特产的网站,个人网站建设规划表,深圳宝安网站建设学习网paper: https://arxiv.org/abs/2511.18286 code: https://github.com/GuanRunwei/RS-VQA 文章目录 核心问题 核心思想 VQA 数据集构建:RoadSceneVQA 方法论:RoadMind 模型 Benchmark 与实验结果 主要贡献总结 核心问题 目前的路侧感知系统(如交通摄像头监控)主要侧重于实例…paper: https://arxiv.org/abs/2511.18286code: https://github.com/GuanRunwei/RS-VQA文章目录核心问题核心思想VQA 数据集构建:RoadSceneVQA方法论:RoadMind 模型Benchmark 与实验结果主要贡献总结核心问题目前的路侧感知系统(如交通摄像头监控)主要侧重于实例级(Instance-level)感知,例如检测车辆、跟踪轨迹或预测交通流 。然而,这些系统存在以下局限性:缺乏交互与推理:难以通过自然语言与人类交互,也无法对交通行为进行上下文推理(例如判断某种行为是否违规)。语义鸿沟:现有的基准测试多关注目标定位(坐标框),但忽略了隐含的交通规则、因果关系和行为逻辑 。可解释性差:在复杂环境下缺乏处理未知事件的灵活性和解释能力 。核心思想该研究旨在将交通智能的评估从单纯的“感知识别”转向“受规则约束的认知推理”。通过构建一个大规模、富含上下文的路侧场景 VQA 数据集,并开发与之配套的多模态大语言模型(MLLM),使系统能够像人类一样理解交通场景、判断合法性并进行常识性推理。VQA 数据集构建:RoadSceneVQA研究团队构建了RoadSceneVQA,这是首个从路侧视角出发、聚焦规则意识和认知推理的基准数据集 。
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