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Large Language Models for Crash Detection in Video: A Survey of Methods, Datasets, and Challenges

Created by
  • Haebom

作者

Sanjeda Akter, Ibne Farabi Shihab, Anuj Sharma

概要

本論文は,インテリジェント交通システムにおけるビデオフィードによる衝突検出に関する最近の研究動向を調査した論文である。大規模言語モデル(LLM)とビジョン言語モデル(VLM)の進歩により、マルチモード情報処理、推論、および要約方法が変化するにつれて、本論文はビデオデータを使用した衝突検出にLLMを活用する最新の方法を調査します。具体的には、さまざまな融合戦略の体系的な分類、主要なデータセットの要約、モデルアーキテクチャ分析、パフォーマンスベンチマークの比較、そして現在の課題と機会についての議論を提示し、ビデオ理解と基礎モデルの急速に成長する交差分野の将来の研究の基盤を提供します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
LLMとVLMを活用したビデオベースの衝突検出技術の最新動向を総合的に提示します。
さまざまな融合戦略、モデルアーキテクチャ、データセットの体系的な分析を通じて研究の方向性を提示します。
今後の研究のための基礎資料を提供します。
Limitations:
まだ初期段階の研究であるため、より広範な実験と検証が必要です。
様々な環境及び状況の一般化性能に関するさらなる研究が必要である。
実際のシステムを適用するための追加の考慮事項(リアルタイム処理、エッジコンピューティングなど)が必要です。
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