FSDAM 研究将驾驶员注意力预测拆成看哪里和为什么看两个任务。系统从场景、当前关注点、预计下一关注点与原因建立结构化表示。
团队使用 90 个标注示例训练，并通过独立模块处理空间预测和文字解释。论文报告了多个驾驶基准上的表现，目标是提高小样本条件下的可解释性。
FSDAM 用少量示例学习驾驶员注意力变化
FSDAM 研究将驾驶员注意力预测拆成看哪里和为什么看两个任务。系统从场景、当前关注点、预计下一关注点与原因建立结构化表示。
FSDAM 研究将驾驶员注意力预测拆成看哪里和为什么看两个任务。系统从场景、当前关注点、预计下一关注点与原因建立结构化表示。
FSDAM 研究将驾驶员注意力预测拆成看哪里和为什么看两个任务。系统从场景、当前关注点、预计下一关注点与原因建立结构化表示。
团队使用 90 个标注示例训练，并通过独立模块处理空间预测和文字解释。论文报告了多个驾驶基准上的表现，目标是提高小样本条件下的可解释性。