Zero-Shot Scene Understanding with Multimodal Large Language Models for Automated Vehicles

📄 arXiv: 2506.12232v1 📥 PDF

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

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-03-18

💡 一句话要点

利用多模态大语言模型实现零样本场景理解，提升自动驾驶车辆决策能力

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动驾驶 场景理解 多模态大语言模型 零样本学习 集成学习

📋 核心要点

  1. 自动驾驶场景理解对于下游任务至关重要，现有方法缺乏对复杂场景的有效理解和解释能力。
  2. 本文探索了多模态大语言模型在零样本场景理解中的应用，并尝试通过集成方法提升性能。
  3. 实验表明，较大的模型表现更优，但较小模型仍有优化空间，集成方法效果不一致，需进一步研究。

📝 摘要（中文）

本文评估了四种多模态大语言模型（MLLM）在零样本、上下文学习环境中理解场景的能力，其中包含相对较小的模型。此外，本文还探讨了使用集成方法（多数投票）组合这些模型是否可以提高场景理解性能。实验表明，最大的模型GPT-4o在场景理解方面优于其他模型。然而，GPT-4o与较小模型之间的性能差距相对较小，表明改进的上下文学习、检索增强生成（RAG）或微调等先进技术可以进一步优化较小模型的性能。集成方法的结果好坏参半：虽然某些场景属性在F1-score等性能指标上有所提高，但其他属性则有所下降。这些发现强调需要更复杂的集成技术才能在所有场景属性上实现一致的收益。本研究强调了利用MLLM进行场景理解的潜力，并为优化其在自动驾驶应用中的性能提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动驾驶车辆在复杂场景下的理解问题。现有方法在理解场景中的各种元素及其相互关系方面存在不足，难以提供清晰、可解释的决策依据。这限制了自动驾驶车辆与驾驶员之间的有效沟通，并降低了决策的可信度。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLM）强大的视觉理解和语言推理能力，直接从场景图像中提取信息并进行推理，实现零样本场景理解。通过上下文学习，MLLM能够理解场景中的对象、属性和关系，并生成对场景的描述和解释。此外，论文还探索了通过集成多个MLLM来提高整体性能的可能性。

技术框架：论文采用的整体框架包括以下几个步骤：1）输入场景图像；2）使用MLLM对图像进行分析和理解，生成场景描述；3）对于集成方法，使用多个MLLM生成多个场景描述，并通过多数投票的方式确定最终结果；4）评估生成的场景描述的准确性和完整性。主要模块包括图像输入模块、MLLM推理模块和集成决策模块。

关键创新：论文的关键创新在于将多模态大语言模型应用于自动驾驶场景理解，并探索了零样本学习和集成学习的方法。与传统的基于规则或手工特征的方法相比，MLLM能够自动学习场景中的复杂模式，并生成更自然、更具解释性的描述。此外，论文还对不同规模的MLLM进行了比较，并分析了集成学习的优缺点。

关键设计：论文的关键设计包括：1）选择合适的MLLM，如GPT-4o等；2）设计有效的上下文学习提示，引导MLLM生成准确的场景描述；3）采用多数投票的集成策略，提高整体性能；4）使用F1-score等指标评估场景理解的准确性和完整性。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的MLLM。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4o在场景理解方面表现最佳，但较小模型通过优化仍有提升空间。集成方法在某些场景属性上提高了F1-score，但在其他属性上有所下降，表明需要更精细的集成策略。研究揭示了MLLM在零样本场景理解中的潜力，为后续研究提供了宝贵的经验。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶车辆的场景理解模块，提升车辆对周围环境的感知和推理能力。通过提供清晰、可解释的场景描述，可以增强驾驶员对自动驾驶系统决策的信任，并促进人机协作。此外，该技术还可应用于智能交通管理、机器人导航等领域，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Scene understanding is critical for various downstream tasks in autonomous driving, including facilitating driver-agent communication and enhancing human-centered explainability of autonomous vehicle (AV) decisions. This paper evaluates the capability of four multimodal large language models (MLLMs), including relatively small models, to understand scenes in a zero-shot, in-context learning setting. Additionally, we explore whether combining these models using an ensemble approach with majority voting can enhance scene understanding performance. Our experiments demonstrate that GPT-4o, the largest model, outperforms the others in scene understanding. However, the performance gap between GPT-4o and the smaller models is relatively modest, suggesting that advanced techniques such as improved in-context learning, retrieval-augmented generation (RAG), or fine-tuning could further optimize the smaller models' performance. We also observe mixed results with the ensemble approach: while some scene attributes show improvement in performance metrics such as F1-score, others experience a decline. These findings highlight the need for more sophisticated ensemble techniques to achieve consistent gains across all scene attributes. This study underscores the potential of leveraging MLLMs for scene understanding and provides insights into optimizing their performance for autonomous driving applications.