daozicms企業(yè)建站系統(tǒng),提升網(wǎng)站收錄,動(dòng)漫設(shè)計(jì)與游戲制作學(xué)什么,網(wǎng)站開發(fā)界面paper: https://arxiv.org/abs/2511.18286 code: https://github.com/GuanRunwei/RS-VQA 文章目錄 核心問題 核心思想 VQA 數(shù)據(jù)集構(gòu)建：RoadSceneVQA 方法論：RoadMind 模型 Benchmark 與實(shí)驗(yàn)結(jié)果 主要貢獻(xiàn)總結(jié) 核心問題 目前的路側(cè)感知系統(tǒng)（如交通攝像頭監(jiān)控）主要側(cè)重于實(shí)例…paper: https://arxiv.org/abs/2511.18286code: https://github.com/GuanRunwei/RS-VQA文章目錄核心問題核心思想VQA 數(shù)據(jù)集構(gòu)建：RoadSceneVQA方法論：RoadMind 模型Benchmark 與實(shí)驗(yàn)結(jié)果主要貢獻(xiàn)總結(jié)核心問題目前的路側(cè)感知系統(tǒng)（如交通攝像頭監(jiān)控）主要側(cè)重于實(shí)例級(jí)（Instance-level）感知，例如檢測(cè)車輛、跟蹤軌跡或預(yù)測(cè)交通流 。然而，這些系統(tǒng)存在以下局限性：缺乏交互與推理：難以通過自然語言與人類交互，也無法對(duì)交通行為進(jìn)行上下文推理（例如判斷某種行為是否違規(guī)）。語義鴻溝：現(xiàn)有的基準(zhǔn)測(cè)試多關(guān)注目標(biāo)定位（坐標(biāo)框），但忽略了隱含的交通規(guī)則、因果關(guān)系和行為邏輯 。可解釋性差：在復(fù)雜環(huán)境下缺乏處理未知事件的靈活性和解釋能力 。核心思想該研究旨在將交通智能的評(píng)估從單純的“感知識(shí)別”轉(zhuǎn)向“受規(guī)則約束的認(rèn)知推理”。通過構(gòu)建一個(gè)大規(guī)模、富含上下文的路側(cè)場(chǎng)景 VQA 數(shù)據(jù)集，并開發(fā)與之配套的多模態(tài)大語言模型（MLLM），使系統(tǒng)能夠像人類一樣理解交通場(chǎng)景、判斷合法性并進(jìn)行常識(shí)性推理。VQA 數(shù)據(jù)集構(gòu)建：RoadSceneVQA研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了RoadSceneVQA，這是首個(gè)從路側(cè)視角出發(fā)、聚焦規(guī)則意識(shí)和認(rèn)知推理的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 。