从检测到理解：用于多任务交通异常推理的 TAR 与 TAR-Bench

英文标题：From Detection to Understanding: TAR and TAR-Bench for Multi-Task Traffic Anomaly Reasoning

研究团队发布了 TAR（Traffic Anomaly Reasoning）和 TAR-Bench 数据集，旨在支持视频语言模型开展超越传统异常检测的交通异常推理。TAR 包含面向 10 项任务的 44,040 条链式思维训练标注，覆盖 3,670 段 CCTV 视频。该资源可帮助开发者训练和评估模型对交通异常进行更细粒度的理解、解释与多任务推理，而不仅是识别异常是否发生。

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