リッチに装飾した交通量ヒートマップによるVisual Instruction Tuning

抄録

Large Language Models (LLM)に加えLarge Multimodal Models (LMM)においてもInstruction Tuningによる未知タスクのzero shot, few shot 性能向上が徐々に報告されつつある。これらの研究が主に多様なベンチマークに対する汎用的なものであるのに対し、我々は未来交通量予測にフォーカスして研究している。具体的には、地図上にオーバーレイされた交通量ヒートマップを日時、緯度・経度、カラーバーでよりリッチな画像にしてInstruction Tuningすることによるラッシュアワーなど特定の時間帯や週末の交通量予測について報告する。