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  • [2502. 14801] AVD2: Accident Video Diffusion for Accident . . .
    In this work, we introduce AVD2 (Accident Video Diffusion for Accident Video Description), a novel framework that enhances accident scene understanding by generating accident videos that aligned with detailed natural language descriptions and reasoning, resulting in the contributed EMM-AU (Enhanced Multi-Modal Accident Video Understanding) dataset
  • GitHub - An-Answer-tree AVD2: [ICRA 2025]AVD2: Accident Video . . .
    We propose a novel framework, AVD2 (Accident Video Diffusion for Accident Video Description), which enhances transparency and explainability in autonomous driving systems by providing detailed natural language narrations and reasoning for accident scenarios
  • AVD2:清华联合复旦等机构推出的自动驾驶事故视频理解与生成框架AVD2 是由清华大学联合多所高校推出的自动驾驶事故视频 - 掘金
    今天揭秘的 avd2,用ai彻底颠覆自动驾驶事故分析方式!这个由清华大学联合香港科技大学、复旦大学等机构推出的创新框架,能够生成高质量的事故视频,并结合自然语言处理和计算机视觉技术,提供详细的事故描述、原因分析和预防措施。
  • AVD2: Accident Video Diffusion for Accident Video Description
    To address these challenges, we introduce the AVD2 framework, designed to enhance accident comprehension AVD2 enhances the precision and contextual relevance of video captions, particularly in complex scenarios like traffic accidents, providing actionable insights for prevention
  • AVD2 requirement. txt at main · An-Answer-tree AVD2 - GitHub
    Cannot retrieve latest commit at this time Contribute to An-Answer-tree AVD2 development by creating an account on GitHub
  • arXiv:2502. 14801v3 [cs. CV] 4 Mar 2025
    AVD2 enhances the precision and contextual relevance of video captions, particularly in complex scenarios like traffic accidents, providing actionable insights for prevention
  • AVD2:增强自动驾驶系统对复杂交通事故场景的理解能力 | 柒柒AI导航
    AVD2(Accident Video Diffusion for Accident Video Description)是由清华大学人工智能产业研究院(AIR)联合香港科技大学、吉林大学、南京理工大学、北京理工大学、复旦大学、北京人工智能研究院(BAAI)和Lightwheel AI等机构组成的团队共同开发的新型框架。 该框架旨在通过生成与详细自然语言描述和推理对齐的事故视频,增强自动驾驶系统对复杂交通事故场景的理解能力。 开发团队通过构建EMM-AU(Enhanced Multi-Modal Accident Video Understanding)数据集,为事故视频分析提供了高质量的训练基础,并提出了结合自批判序列训练(SCST)的先进架构,能够同时生成事故描述和有效的避险策略。


















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