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Drivelm： graph vを使用して運転する

Autonomous Driving Challenge 2024言語のリーダーボードでの運転。

drivelm_nus_demo_v2_1.mp4

ハイライト

NuscenesとCarlaに基づいて構築されたデータセット（ Drivelm-Data ）をインスタンス化し、グラフVQAとエンドツーエンド運転を共同で実行するためのVLMベースのベースラインアプローチ（ Drivelm-Agent ）を提案します。

？ DrivelmはCVPR 2024 Autonomous Driving Challengeのメイントラックとして機能します。チャレンジに必要なものはすべて、ベースライン、テストデータ、提出形式、評価パイプラインなど、ここにあります。

ニュース

[2025/01/08]ドライブベンチリリース！ Drivelmが実際にベンチマークするものの詳細な分析。 Arxivをご覧ください。
[2024/07/16] Drivelmの公式リーダーボードが再開されました！
[2024/07/01] DrivelmはECCV 2024に受け入れられました！チームにおめでとう！
[2024/06/01]チャレンジは終わりました！最終的なリーダーボードを参照してください。
[2024/03/25]チャレンジテストサーバーはオンラインであり、テストの質問がリリースされます。 chekc out！
[2024/02/29]チャレンジリポジトリのリリース。ベースライン、データおよび提出形式、評価パイプライン。見てください！
[2023/08/25] Drivelm-Nuscenesデモがリリースされました。
[2023/12/22] Drivelm-Nuscenes Full v1.0と紙がリリースされました。

はじめる

Drivelmを始めるために：

drivelm-nuscenesを準備します
挑戦devkit
近日公開予定のコンテンツが増えます

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現在の努力と将来の方向

実際のアプリケーションでのGPTスタイルのマルチモーダルモデルの出現は、運転における言語の役割の研究を動機付けています。
以下の日付は、ARXIV提出日を反映しています。
仕事がない場合は、私たちに連絡してください！

Drivelmは、コミュニティが直面する課題のいくつかに対処しようとします。

データの不足：Drivelm-Dataは、言語で運転するための包括的なベンチマークとして機能します。
実施形態：GVQAは、LLMS / VLMSの具体化されたアプリケーションの潜在的な方向を提供します。
閉ループ：Drivelm-Carlaは、言語で閉ループ計画を探索しようとします。

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TODOリスト

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Drivelm-Data

私たちは、それらの間のつながりとして、人間が作成した推論論理を備えたPerception, Prediction, Planning, Behavior, Motionタスクを促進します。 drivelm-dataでGVQAのタスクを提案します。

比較と統計

Drivelm-Dataは、グラフ構造の論理依存関係を使用して、駆動タスクの完全なスタックを促進する第一言語駆動データセットです。

GVQAタスク、データセット機能、および注釈の詳細へのリンク。

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ライセンスと引用

このリポジトリのすべての資産とコードは、特に指定されていない限り、Apache 2.0ライセンスの下にあります。言語データは、CC BY-NC-SA 4.0に基づいています。他のデータセット（ヌスケンを含む）は、独自の流通ライセンスを継承します。彼らがあなたの研究を支援するなら、私たちの論文とプロジェクトを引用することを検討してください。

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  title = { DriveLM: Driving with Graph Visual Question Answering } ,
  author = { Sima, Chonghao and Renz, Katrin and Chitta, Kashyap and Chen, Li and Zhang, Hanxue and Xie, Chengen and Luo, Ping and Geiger, Andreas and Li, Hongyang } ,
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 @misc { contributors2023drivelmrepo ,
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  howpublished = { url{https://github.com/OpenDriveLab/DriveLM} } ,
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