DriveDNA 用 4121 次驾驶和 465 名司机评测风格识别
MOTIF-Lab · hf · 2026-07-28
- DriveDNA 是一个面向驾驶风格识别的大规模多模态自然驾驶数据集和基准。
- 数据集包含 4,121 次驾驶、465 名司机、115 种车型，总计 975 小时 的人类驾驶数据，采样频率为 10 Hz，并带前向视频。
- 基准覆盖三类任务：少样本司机重识别、个性化行为预测、条件匹配比较；同时还提供动作标注和 276,248 条规则生成的机动事件。
- 实验表明，学习到的表示在未见司机上明显优于传统描述符；而纯视频模型虽然准确率也不低，但容易受到路线泄漏影响，说明高分未必代表真的学到了驾驶行为。
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