ビープ音のその先へ：BADAS-2.0による大規模衝突予測とリアルタイムの説明可能性
arXiv cs.CV / 2026/4/8
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要点
- 本論文では、BADAS-1.0を基盤に発展させた第2世代の衝突予測システム「BADAS-2.0」を提案し、既存の学術および実運用のADASベンチマークを超える性能向上を実現しています。
- さらに、新たに10グループのロングテール型ベンチマーク（稀で安全性に重大なシナリオ）を追加します。BADAS-1.0をアクティブ・オラクルとして用いて数百万本のラベルなしドライブをマイニングし、ラベル付きデータを4万件から178,500本の動画へと拡張します（約200万クリップ）。
- BADAS-2.0は、2.25M本のラベルなし運転動画を用いた自己教師あり事前学習と、知識蒸留により、小型の「Flash」エッジモデルを展開します。これにより、7〜12倍の高速化を達成しつつ、精度はほぼ同等を維持します。
- リアルタイムの説明可能性のために、システムは対象物中心の注意（アテンション）ヒートマップを生成します。さらにこれを拡張し、BADAS-Reason（ビジョンと言語のアプローチ）を導入することで、直近フレームとヒートマップから、ドライバーの行動と構造化されたテキストによる推論を出力します。
- 推論コードと評価ベンチマークを公開することで、再現性を高め、スケーラブルかつリアルタイムに説明可能な衝突予測に関するさらなる研究を促進します。
