Vision-Language Foundation Models for Comprehensive Automated Pavement Condition Assessment
作者: Blessing Agyei Kyem, Joshua Kofi Asamoah, Anthony Dontoh, Armstrong Aboah
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-09
💡 一句话要点
提出PaveGPT，通过领域指令微调实现全面的自动化路面状况评估
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 路面状况评估 视觉-语言模型 指令微调 领域自适应 PaveInstruct数据集
📋 核心要点
- 现有通用视觉-语言模型在路面评估等专业领域表现不足，缺乏精确术语理解和工程标准遵循能力。
- 论文提出PaveGPT，通过构建PaveInstruct数据集并进行指令微调，提升模型在路面评估任务中的性能。
- 实验表明，PaveGPT在空间定位、推理和生成任务中性能提升超过20%，并能生成符合ASTM标准的评估报告。
📝 摘要（中文）
通用视觉-语言模型在日常领域表现出色，但在需要精确术语、结构化推理和遵循工程标准的专业技术领域表现不佳。本研究探讨了领域特定的指令微调是否能够通过视觉-语言模型实现全面的路面状况评估。通过统一来自九个异构路面数据集的标注，创建了一个包含278,889个图像-指令-响应对的PaveInstruct数据集。基于此数据集训练的路面基础模型PaveGPT，在感知、理解和推理任务中与最先进的视觉-语言模型进行了评估。指令微调显著提升了模型能力，在空间定位、推理和生成任务中取得了超过20%的改进，并生成符合ASTM D6433标准的输出。这些结果使交通运输机构能够部署统一的对话式评估工具，取代多个专用系统，简化工作流程并降低技术专业知识要求。该方法为开发跨基础设施领域的指令驱动AI系统（包括桥梁检查、铁路维护和建筑物状况评估）奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有通用视觉-语言模型在路面状况评估等专业领域表现不佳，主要痛点在于无法准确理解专业术语、缺乏结构化推理能力以及难以遵循工程标准（如ASTM D6433）。这导致现有模型无法直接应用于实际的路面评估场景，需要人工干预和专业知识。
核心思路：论文的核心思路是通过领域特定的指令微调来提升视觉-语言模型在路面状况评估任务中的性能。具体来说，就是构建一个包含大量路面图像和对应指令-响应对的数据集（PaveInstruct），然后利用该数据集对预训练的视觉-语言模型进行微调，使其能够更好地理解路面状况评估相关的知识和任务。
技术框架：整体框架包含两个主要部分：一是PaveInstruct数据集的构建，二是PaveGPT模型的训练。PaveInstruct数据集通过统一来自九个异构路面数据集的标注而创建，包含278,889个图像-指令-响应对，涵盖32种任务类型。PaveGPT模型则是在PaveInstruct数据集上进行指令微调的视觉-语言模型，具体使用的模型架构未知。
关键创新：论文的关键创新在于构建了PaveInstruct数据集，并证明了领域特定的指令微调能够显著提升视觉-语言模型在路面状况评估任务中的性能。与现有方法相比，该方法无需人工设计复杂的特征提取器或规则，而是通过数据驱动的方式学习路面状况评估相关的知识。
关键设计：论文的关键设计包括PaveInstruct数据集的构建策略（如何统一不同数据集的标注）以及指令微调的具体实现细节（例如，使用的损失函数、优化器等）。但论文摘要中并未详细描述这些技术细节，具体实现未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PaveGPT在空间定位、推理和生成任务中取得了超过20%的性能提升，证明了指令微调在提升视觉-语言模型领域知识方面的有效性。更重要的是，PaveGPT能够生成符合ASTM D6433标准的输出，这表明该模型已经具备了实际应用的能力。这些结果表明，PaveGPT有望取代多个专业系统，成为交通运输部门进行路面状况评估的统一工具。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于交通运输部门，用于自动化路面状况评估，取代传统的人工巡检和评估方法。通过部署PaveGPT等统一的对话式评估工具，可以简化工作流程，降低对专业技术人员的依赖，并提高评估效率和准确性。此外，该方法还可推广到其他基础设施领域，如桥梁检查、铁路维护和建筑物状况评估。
📄 摘要（原文）
General-purpose vision-language models demonstrate strong performance in everyday domains but struggle with specialized technical fields requiring precise terminology, structured reasoning, and adherence to engineering standards. This work addresses whether domain-specific instruction tuning can enable comprehensive pavement condition assessment through vision-language models. PaveInstruct, a dataset containing 278,889 image-instruction-response pairs spanning 32 task types, was created by unifying annotations from nine heterogeneous pavement datasets. PaveGPT, a pavement foundation model trained on this dataset, was evaluated against state-of-the-art vision-language models across perception, understanding, and reasoning tasks. Instruction tuning transformed model capabilities, achieving improvements exceeding 20% in spatial grounding, reasoning, and generation tasks while producing ASTM D6433-compliant outputs. These results enable transportation agencies to deploy unified conversational assessment tools that replace multiple specialized systems, simplifying workflows and reducing technical expertise requirements. The approach establishes a pathway for developing instruction-driven AI systems across infrastructure domains including bridge inspection, railway maintenance, and building condition assessment.