RoadSceneBench: A Lightweight Benchmark for Mid-Level Road Scene Understanding

📄 arXiv: 2511.22466v1 📥 PDF

作者: Xiyan Liu, Han Wang, Yuhu Wang, Junjie Cai, Zhe Cao, Jianzhong Yang, Zhen Lu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-27

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

RoadSceneBench：轻量级道路场景理解基准，提升视觉推理能力。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 道路场景理解 视觉推理 关系推理 时间一致性 自主感知

📋 核心要点

  1. 现有道路场景理解基准主要关注感知任务，缺乏对道路拓扑和动态结构的推理能力。
  2. 提出RoadSceneBench基准，强调关系理解和结构一致性，鼓励模型学习道路场景的底层逻辑。
  3. 提出HRRP-T训练框架，通过分层关系奖励传播和时间一致性，提升视觉-语言模型推理的可靠性。

📝 摘要（中文）

为了弥补现有基准测试主要关注检测或分割等感知任务，而忽略了推理道路拓扑和动态场景结构所需能力的不足，本文提出了RoadSceneBench，这是一个轻量级但信息丰富的基准，旨在评估和提升复杂道路环境中的视觉推理能力。与大规模感知数据集不同，RoadSceneBench强调关系理解和结构一致性，鼓励模型捕捉真实道路场景的底层逻辑。此外，为了提高推理可靠性，本文提出了一种具有时间一致性的分层关系奖励传播（HRRP-T）训练框架，用于视觉-语言模型（VLMs），其中奖励信号自适应地促进整个推理过程中的空间连贯性和语义对齐。这种范式使模型能够超越静态识别，转向几何感知和时间一致的推理。大量实验表明，该方法在各种道路配置中实现了最先进的性能。RoadSceneBench为研究中级道路语义和促进结构感知的自主感知提供了一个紧凑而强大的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有道路场景理解方法主要集中在低层次的感知任务，如目标检测和语义分割，缺乏对道路拓扑结构、场景动态变化等中层语义的推理能力。这些方法难以捕捉道路场景中不同元素之间的关系，以及场景随时间变化的规律，限制了自动驾驶和数字地图构建的可靠性。

核心思路：RoadSceneBench的核心思路是构建一个轻量级但信息丰富的基准数据集，专注于评估模型在复杂道路环境中进行视觉推理的能力。通过强调关系理解和结构一致性，鼓励模型学习真实道路场景的底层逻辑，从而提升模型对道路场景的整体理解能力。HRRP-T训练框架的核心思路是通过分层关系奖励传播和时间一致性约束，引导视觉-语言模型学习空间连贯和时间一致的推理过程。

技术框架：RoadSceneBench数据集包含多种道路配置的场景，并提供了相应的标注信息，用于评估模型的推理能力。HRRP-T训练框架包含以下主要模块：1) 视觉-语言模型（VLM）：用于从图像和文本描述中提取特征；2) 分层关系奖励传播（HRRP）：根据模型推理结果与真实情况的差异，自适应地生成奖励信号，并将其传播到模型的不同层次，以促进空间连贯性和语义对齐；3) 时间一致性约束：通过约束相邻帧之间的推理结果，保证模型推理的时间一致性。

关键创新：RoadSceneBench的关键创新在于其对中层道路语义推理的关注，以及HRRP-T训练框架的设计。与现有基准主要关注感知任务不同，RoadSceneBench强调关系理解和结构一致性，鼓励模型学习道路场景的底层逻辑。HRRP-T训练框架通过分层关系奖励传播和时间一致性约束，有效地提升了视觉-语言模型的推理可靠性。

关键设计：HRRP-T训练框架的关键设计包括：1) 分层关系奖励传播：根据模型在不同层次的推理结果，自适应地生成奖励信号，并将其传播到模型的不同层次，以促进空间连贯性和语义对齐；2) 时间一致性约束：通过约束相邻帧之间的推理结果，保证模型推理的时间一致性；3) 损失函数：采用交叉熵损失函数和时间一致性损失函数，共同优化模型的推理性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，HRRP-T训练框架在RoadSceneBench基准上取得了state-of-the-art的性能。与现有方法相比，HRRP-T能够显著提升模型在各种道路配置下的推理准确性和可靠性，证明了其在中层道路语义理解方面的有效性。

🎯 应用场景

RoadSceneBench的研究成果可应用于自动驾驶、数字地图构建、智能交通等领域。通过提升模型对道路场景的理解和推理能力，可以提高自动驾驶系统的可靠性和安全性，优化数字地图的构建效率和精度，并为智能交通系统的决策提供更准确的信息。

📄 摘要（原文）

Understanding mid-level road semantics, which capture the structural and contextual cues that link low-level perception to high-level planning, is essential for reliable autonomous driving and digital map construction. However, existing benchmarks primarily target perception tasks such as detection or segmentation, overlooking the reasoning capabilities required to infer road topology and dynamic scene structure. To address this gap, we present RoadSceneBench, a lightweight yet information-rich benchmark designed to evaluate and advance visual reasoning in complex road environments. Unlike large-scale perception datasets, RoadSceneBench emphasizes relational understanding and structural consistency, encouraging models to capture the underlying logic of real-world road scenes. Furthermore, to enhance reasoning reliability, we propose Hierarchical Relational Reward Propagation with Temporal Consistency (HRRP-T), a training framework for Vision-Language Models (VLMs) in which reward signals adaptively promote spatial coherence and semantic alignment throughout the reasoning process. This paradigm enables models to move beyond static recognition toward geometry-aware and temporally consistent reasoning. Extensive experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance across diverse road configurations. RoadSceneBench thus provides a compact yet powerful foundation for studying mid-level road semantics and fostering structure-aware autonomous perception. Our dataset is available at https://github.com/XiyanLiu/RoadSceneBench.