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崇州 网站建设 有限公司,品牌推广的作用,做网站装什么服务器,在线crm视频观看paper: https://arxiv.org/abs/2511.18286 code: https://github.com/GuanRunwei/RS-VQA 文章目录 核心问题 核心思想 VQA 数据集构建：RoadSceneVQA 方法论：RoadMind 模型 Benchmark 与实验结果 主要贡献总结 核心问题 目前的路侧感知系统（如交通摄像头监控）主要侧重于实例…paper: https://arxiv.org/abs/2511.18286code: https://github.com/GuanRunwei/RS-VQA文章目录核心问题核心思想VQA 数据集构建：RoadSceneVQA方法论：RoadMind 模型Benchmark 与实验结果主要贡献总结核心问题目前的路侧感知系统（如交通摄像头监控）主要侧重于实例级（Instance-level）感知，例如检测车辆、跟踪轨迹或预测交通流 。然而，这些系统存在以下局限性：缺乏交互与推理：难以通过自然语言与人类交互，也无法对交通行为进行上下文推理（例如判断某种行为是否违规）。语义鸿沟：现有的基准测试多关注目标定位（坐标框），但忽略了隐含的交通规则、因果关系和行为逻辑 。可解释性差：在复杂环境下缺乏处理未知事件的灵活性和解释能力 。核心思想该研究旨在将交通智能的评估从单纯的“感知识别”转向“受规则约束的认知推理”。通过构建一个大规模、富含上下文的路侧场景 VQA 数据集，并开发与之配套的多模态大语言模型（MLLM），使系统能够像人类一样理解交通场景、判断合法性并进行常识性推理。VQA 数据集构建：RoadSceneVQA研究团队构建了RoadSceneVQA，这是首个从路侧视角出发、聚焦规则意识和认知推理的基准数据集 。