Vision-Language Models for Autonomous Driving: CLIP-Based Dynamic Scene Understanding

📄 arXiv: 2501.05566v1 📥 PDF

作者: Mohammed Elhenawy, Huthaifa I. Ashqar, Andry Rakotonirainy, Taqwa I. Alhadidi, Ahmed Jaber, Mohammad Abu Tami

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2025-01-09

💡 一句话要点

提出基于CLIP的动态场景理解系统，提升自动驾驶环境感知能力。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 自动驾驶 场景理解 CLIP模型 对比学习 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 现有自动驾驶场景理解方法在复杂场景中表现不足，难以提供精确的实时感知能力。
  2. 利用CLIP模型学习视觉概念，构建动态场景检索系统，实现高效的场景理解与分类。
  3. 在Honda Scenes数据集上验证，微调后的CLIP模型F1值达到91.1%，显著提升场景分类精度。

📝 摘要（中文）

本研究开发了一种基于对比语言-图像预训练（CLIP）模型的动态场景检索系统，该系统经过优化可在边缘设备上进行实时部署。该系统在复杂场景中优于最先进的上下文学习方法，包括GPT-4o的零样本能力。通过对包含约80小时带注释驾驶视频的Honda Scenes数据集进行帧级别分析，突出了CLIP模型在自然语言监督下学习视觉概念的鲁棒性。结果表明，微调CLIP模型（如ViT-L/14和ViT-B/32）显著提高了场景分类性能，实现了91.1%的最高F1分数。该系统能够提供快速而精确的场景识别，满足高级驾驶辅助系统（ADAS）的关键需求。本研究展示了CLIP模型在动态场景理解和分类中提供可扩展且高效框架的潜力，为更智能、更安全和更具上下文感知能力的自动驾驶系统奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动驾驶场景下，现有方法难以准确、高效地理解动态场景的问题。现有方法在复杂场景中泛化能力不足，无法满足ADAS对实时性和准确性的要求。

核心思路：论文的核心思路是利用CLIP模型强大的视觉-语言对齐能力，通过自然语言监督学习视觉概念，从而实现对动态驾驶场景的理解和分类。CLIP模型在预训练阶段学习了图像和文本之间的对应关系，使其能够将视觉信息与自然语言描述联系起来，从而更好地理解场景。

技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) 图像编码器：使用CLIP的图像编码器（如ViT-L/14或ViT-B/32）提取驾驶场景图像的视觉特征。2) 文本编码器：使用CLIP的文本编码器将场景描述文本编码为文本特征。3) 相似度计算：计算图像特征和文本特征之间的相似度，用于场景检索和分类。4) 微调：在Honda Scenes数据集上对CLIP模型进行微调，以提高其在特定驾驶场景下的性能。

关键创新：该研究的关键创新在于将CLIP模型应用于动态驾驶场景理解，并证明了其优于传统方法和大型语言模型（如GPT-4o）的零样本能力。通过微调CLIP模型，显著提高了场景分类的准确性。

关键设计：论文使用了ViT-L/14和ViT-B/32作为CLIP模型的图像编码器，并对整个CLIP模型进行了微调。损失函数采用对比损失，旨在拉近同一场景的图像和文本特征，推远不同场景的图像和文本特征。实验中，对Honda Scenes数据集进行了帧级别分析，并评估了不同CLIP模型和微调策略的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于CLIP的动态场景理解系统在Honda Scenes数据集上取得了显著的性能提升。微调后的ViT-L/14模型实现了91.1%的最高F1分数，优于其他上下文学习方法和GPT-4o的零样本能力。该研究证明了CLIP模型在动态驾驶场景理解中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶车辆的环境感知模块，以及驾驶行为分析和事故 retrospective 分析。通过提供更准确和实时的场景理解，可以提高驾驶安全性，优化驾驶策略，并为自动驾驶车辆提供更可靠的决策依据。此外，该技术还可以用于构建更智能的交通管理系统。

📄 摘要（原文）

Scene understanding is essential for enhancing driver safety, generating human-centric explanations for Automated Vehicle (AV) decisions, and leveraging Artificial Intelligence (AI) for retrospective driving video analysis. This study developed a dynamic scene retrieval system using Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) models, which can be optimized for real-time deployment on edge devices. The proposed system outperforms state-of-the-art in-context learning methods, including the zero-shot capabilities of GPT-4o, particularly in complex scenarios. By conducting frame-level analysis on the Honda Scenes Dataset, which contains a collection of about 80 hours of annotated driving videos capturing diverse real-world road and weather conditions, our study highlights the robustness of CLIP models in learning visual concepts from natural language supervision. Results also showed that fine-tuning the CLIP models, such as ViT-L/14 and ViT-B/32, significantly improved scene classification, achieving a top F1 score of 91.1%. These results demonstrate the ability of the system to deliver rapid and precise scene recognition, which can be used to meet the critical requirements of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). This study shows the potential of CLIP models to provide scalable and efficient frameworks for dynamic scene understanding and classification. Furthermore, this work lays the groundwork for advanced autonomous vehicle technologies by fostering a deeper understanding of driver behavior, road conditions, and safety-critical scenarios, marking a significant step toward smarter, safer, and more context-aware autonomous driving systems.