自动驾驶

Seeing before Observable: Potential Risk Reasoning in Autonomous Driving via Vision Language Models

在可观察之前看见：通过视觉语言模型在自动驾驶中的潜在风险推理

Jiaxin Liu, Xiangyu Yan, Liang Peng, Lei Yang, Lingjun Zhang, Yuechen Luo, Yueming Tao, Ashton Yu Xuan Tan, Mu Li, Lei Zhang, Ziqi Zhan, Sai Guo, Hong Wang, Jun Li

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（车辆与移动系统学院，清华大学） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出PotentialRiskQA数据集和PR-Reasoner框架，通过视觉语言模型提升自动驾驶中潜在风险的前瞻性推理能力。

Text2Traffic: A Text-to-Image Generation and Editing Method for Traffic Scenes

Text2Traffic: 一种用于交通场景的文本到图像生成与编辑方法

Feng Lv, Haoxuan Feng, Zilu Zhang, Chunlong Xia, Yanfeng Li

机构 * Baidu（百度） ； School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University（北京交通大学电子与信息工程学院） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种统一的文本驱动框架，通过可控掩码机制和多视角数据增强，提升交通场景中文本到图像生成与编辑的保真度和对齐性。

DINO-Foresight: Looking into the Future with DINO

DINO-Foresight: 用DINO展望未来

Efstathios Karypidis, Ioannis Kakogeorgiou, Spyros Gidaris, Nikos Komodakis

机构 * Archimedes, Athena Research Center（阿基米德研究所，雅典研究学院） ； National Technical University of Athens（雅典国立技术大学） ； University of Crete（克里特大学） ； IACM-Forth（福伊恩研究所） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DINO-Foresight通过在预训练视觉基础模型的语义特征空间中训练，实现了对未来动态的预测，提升了自动驾驶和机器人领域的环境理解能力。

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