DriveVLM-Dual 是一种混合系统，利用 DriveVLM 对环境的综合理解和决策轨迹的建议，提升了传统自动驾驶 Pipeline 的决策和规划能力。它将 3D 感知结果合并为语言提示，以增强 3D 场景理解能力，并通过实时运动规划器进一步细化轨迹路点。尽管 VLM 擅长识别长尾物体和理解复杂场景，但它们经常难以精确理解物体的空间位置...
可以看到,随着视觉解码器顺利融入多模态模型,类型A和类型B VLM之间的差距正在缩小。通过对LLM和混合视觉token的后期训练,它们甚至可以统一为一个整体设计。 四、预训练 根据MM1和MM1.5的深入研究,预训练一个视觉语言模型(VLM)(假设不冻结任何组件)通常需要以下数据: 数十亿对图像-文本对 数十亿条交错的图像-文本数据...
DriveVLM-Dual是一种混合系统,利用 DriveVLM 对环境的综合理解和决策轨迹的建议,提升了传统自动驾驶 Pipeline 的决策和规划能力。它将 3D 感知结果合并为语言提示,以增强 3D 场景理解能力,并通过实时运动规划器进一步细化轨迹路点。 尽管VLM 擅长识别长尾物体和理解复杂场景,但它们经常难以精确理解物体的空间位置和详细...
为了解决这些问题，ByteDance Research 的机器人研究团队利用现有的开源 VLM，OpenFlamingo，设计了一套新的视觉语言操作框架，RoboFlamingo。其中 VLM 可以进行单步视觉语言理解，而额外的 policy head 模组被用来处理历史信息。只需要简单的微调方法就能让 RoboFlamingo 适应于基于语言的机器人操作任务。RoboFlamingo 在基于...
DeepSeek-VL github链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL/tree/main 原理 模型训练 VLM...
最近清华大学交叉信息研究院、理想汽车提交的新论文中,作者提出了 DriveVLM,受到最近生成式 AI 领域兴起的视觉语言模型(VLM)启发,DriveVLM 在视觉理解和推理方面表现出了非凡的能力。 在业界,这是第一个提出自动驾驶快慢系统的工作,方法充分结合了主流自动驾驶 pipeline 和具备逻辑思考的大模型 pipeline,并第一个完成...
VLM(视觉语言模型)与大语言模型不同,VLM模型有视觉和语言两个部分,还有两者对齐的部分,大语言模型只有语言部分。 来看下VLM模型架构。 最核心的部分是一个统一的transformer解码器,然后这里面的参数量是非常大。整个流程就是,将文本的prompt(提示词)进行Tokenizer(分词器)编码,然后输给这个解码器,然后同时把30度相...
基于VLM自动驾驶实例 图片来源:DriveLM: Driving with Graph Visual Question Answering 在处理复杂问题上,基于VLM的算法比基于人工规则的算法要好得多。 理想汽车和清华MARS实验室联合推出的DriveVLM架构 图片来源:论文DRIVEVLM: The Convergence of Autonomous Driving and Large Vision-Language Models ...
正式接入VLM视觉语言大模型，小米SU7迎来重要OTA升级 12月23日，小米汽车官方宣布，小米SU7正式开启Xiaomi HyperOS 1.4.5版本OTA升级，此次更新共带来13项新功能和26项体验优化。智能驾驶全面升级 •环境识别与提示更精准：正式接入VLM视觉语言大模型，系统能够识别施工区域、昏暗小路、积水路段等复杂道路环境，并及时...
当前VLM, LLM十分的热门, 尤其是在自动驾驶领域, 自动驾驶的输入本身就是多模态的, 这里面最重要的就是图像和语言信息, 所以如何将图像和文本信息综合利用, 以及如何充分利用LLM是当前急需要探索的, 目前其实已有部分工作是关于VLM及LLM在自动驾驶中应用的, 比如为了利用文本信息,为了出可解释性, 但是其实VLM与LLM...