GPT-4 Enhanced Multimodal Grounding for Autonomous Driving: Leveraging Cross-Modal Attention with Large Language Models

📄 arXiv: 2312.03543v1 📥 PDF

作者: Haicheng Liao, Huanming Shen, Zhenning Li, Chengyue Wang, Guofa Li, Yiming Bie, Chengzhong Xu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-12-06

💡 一句话要点

提出CAVG模型，利用GPT-4增强多模态视觉定位，提升自动驾驶指令理解。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动驾驶 视觉定位 多模态融合 大型语言模型 跨模态注意力

📋 核心要点

  1. 自动驾驶车辆面临的挑战是准确理解驾驶员的意图，并根据视觉环境执行语言指令，现有方法难以有效融合多模态信息。
  2. 论文提出Context-Aware Visual Grounding (CAVG)模型，利用多模态编码器和GPT-4等大型语言模型，增强对上下文语义和人类情感特征的理解。
  3. 在Talk2Car数据集上的实验表明，CAVG模型在预测精度和效率方面都达到了新的标准，即使在数据有限的情况下也表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于自动驾驶车辆（AVs）的复杂编码器-解码器框架，旨在解决视觉语境中准确理解指挥意图和执行语言命令的难题。该上下文感知视觉定位（CAVG）模型集成了文本、图像、上下文和跨模态五个核心编码器以及一个多模态解码器。这种集成使CAVG模型能够灵活地捕获上下文语义并学习人类情感特征，并由包括GPT-4在内的大型语言模型（LLMs）增强。CAVG的架构通过多头跨模态注意力机制和用于注意力调制的区域特定动态（RSD）层得到加强。这种架构设计使模型能够有效地处理和解释各种跨模态输入，从而全面理解口头命令和相应视觉场景之间的相关性。在Talk2Car数据集（一个真实世界的基准）上的经验评估表明，CAVG在预测准确性和运营效率方面建立了新的标准。值得注意的是，即使在有限的训练数据（占完整数据集的50%到75%）下，该模型也表现出卓越的性能。这一特点突出了其在实际AV应用中部署的有效性和潜力。此外，CAVG在具有挑战性的场景中表现出卓越的鲁棒性和适应性，包括长文本命令解释、弱光条件、模糊命令上下文、恶劣天气条件和人口稠密的城市环境。

🔬 方法详解

问题定义：自动驾驶场景下，如何准确理解驾驶员的自然语言指令，并在复杂的视觉环境中定位到指令所指的目标对象？现有方法难以有效融合文本、图像和上下文信息，导致指令理解的准确率和鲁棒性不足，尤其是在长文本指令、弱光、恶劣天气等复杂场景下表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多模态融合的视觉定位模型，利用大型语言模型（如GPT-4）增强对语言指令的理解，并结合上下文信息和跨模态注意力机制，实现更准确的视觉定位。通过多模态编码器提取文本、图像和上下文特征，并使用跨模态注意力机制学习它们之间的关联，从而提高模型对复杂指令的理解能力。

技术框架：CAVG模型采用编码器-解码器框架。编码器部分包含五个核心模块：文本编码器、图像编码器、上下文编码器和两个跨模态编码器。文本编码器负责提取语言指令的语义特征；图像编码器提取视觉场景的特征；上下文编码器捕捉场景的上下文信息；跨模态编码器则用于学习文本和图像之间的关联。解码器部分是一个多模态解码器，负责将编码器提取的特征融合，并预测目标对象的位置。

关键创新：论文的关键创新在于以下几点：1) 提出了一种多模态融合的视觉定位模型，能够有效融合文本、图像和上下文信息；2) 利用大型语言模型（如GPT-4）增强对语言指令的理解；3) 引入了多头跨模态注意力机制和区域特定动态（RSD）层，提高了模型对复杂场景的适应性。与现有方法相比，CAVG模型能够更准确地理解驾驶员的意图，并在复杂的视觉环境中定位到目标对象。

关键设计：CAVG模型使用了多头跨模态注意力机制，允许模型同时关注文本和图像的不同部分，从而更好地学习它们之间的关联。RSD层用于动态调整不同区域的注意力权重，使模型能够更关注与指令相关的区域。损失函数方面，论文可能采用了交叉熵损失或IoU损失等常用的目标检测损失函数，具体细节未知。网络结构的具体参数设置也未知。

📊 实验亮点

CAVG模型在Talk2Car数据集上取得了显著的性能提升，在预测精度和运营效率方面都达到了新的标准。即使在训练数据有限的情况下（50%-75%），模型依然表现出卓越的性能。此外，CAVG模型在长文本命令解释、弱光条件、恶劣天气等复杂场景下也表现出良好的鲁棒性和适应性，具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶车辆，提升其对驾驶员指令的理解和执行能力，从而提高驾驶安全性。此外，该技术还可应用于机器人导航、智能监控等领域，实现更智能的人机交互和环境感知。

📄 摘要（原文）

In the field of autonomous vehicles (AVs), accurately discerning commander intent and executing linguistic commands within a visual context presents a significant challenge. This paper introduces a sophisticated encoder-decoder framework, developed to address visual grounding in AVs.Our Context-Aware Visual Grounding (CAVG) model is an advanced system that integrates five core encoders-Text, Image, Context, and Cross-Modal-with a Multimodal decoder. This integration enables the CAVG model to adeptly capture contextual semantics and to learn human emotional features, augmented by state-of-the-art Large Language Models (LLMs) including GPT-4. The architecture of CAVG is reinforced by the implementation of multi-head cross-modal attention mechanisms and a Region-Specific Dynamic (RSD) layer for attention modulation. This architectural design enables the model to efficiently process and interpret a range of cross-modal inputs, yielding a comprehensive understanding of the correlation between verbal commands and corresponding visual scenes. Empirical evaluations on the Talk2Car dataset, a real-world benchmark, demonstrate that CAVG establishes new standards in prediction accuracy and operational efficiency. Notably, the model exhibits exceptional performance even with limited training data, ranging from 50% to 75% of the full dataset. This feature highlights its effectiveness and potential for deployment in practical AV applications. Moreover, CAVG has shown remarkable robustness and adaptability in challenging scenarios, including long-text command interpretation, low-light conditions, ambiguous command contexts, inclement weather conditions, and densely populated urban environments. The code for the proposed model is available at our Github.