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PDB-Eval:大型多模态模型在个性化驾驶行为描述和解
释中的评估
吴俊达杰西卡·埃克托夫韩京泰
计算机科学与工程计算机科学与工程信息技术实验室
加利福尼亚大学圣迭戈分校加利福尼亚大学圣地亚哥分校丰田北美公司
美国拉霍亚拉霍亚,美国美国山景城
juw069@jechterh@kt.han@
阿米尔·阿卜杜勒劳夫罗希特·古普塔朱利安·麦考利
信息技术实验室信息技术实验室计算机科学与工程
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本美国,山景城美国山景城拉霍亚,美国
译amr.abdelraouf@rohit.gupta@jmcauley@
中
摘要—理解驾驶员的行为和意图对于潜在风险评估及早期事故Thecarmovesbackintotheleftlane,because
theschoolbusinfrontofitisstopping.
1BDD-X
预防至关重要。安全和驾驶辅助系统可以根据个人司机行为进行定Fine-grainedvehiclemovementexplanation
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7制,显著提高其效果。然而,现有的数据集在基于外部视觉证据描述DriverBehaviorCategory:Dozingoff
4和解释一般车辆运动方面存在局限性。本文介绍了一个基准PDB-AIDETrafficContextCategory:TrafficJam
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4评估,用于详细理解PersonalizedDriverBehavior,并使大型
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