論文の概要: Learning Distilled Collaboration Graph for Multi-Agent Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00643v1
• Date: Mon, 1 Nov 2021 01:13:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-02 16:53:23.093462
• Title: Learning Distilled Collaboration Graph for Multi-Agent Perception
• Title（参考訳）: マルチエージェント知覚のための蒸留コラボレーショングラフの学習
• Authors: Yiming Li, Shunli Ren, Pengxiang Wu, Siheng Chen, Chen Feng, Wenjun Zhang
• Abstract要約: 本稿では, エージェント間の学習, ポーズ・アウェア, 適応的なコラボレーションをモデル化するための新しいコラボグラフ(DiscoGraph)を提案する。 提案手法は,大規模マルチエージェント認識データセットであるV2X-Sim 1.0で検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.19007908261323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To promote better performance-bandwidth trade-off for multi-agent perception, we propose a novel distilled collaboration graph (DiscoGraph) to model trainable, pose-aware, and adaptive collaboration among agents. Our key novelties lie in two aspects. First, we propose a teacher-student framework to train DiscoGraph via knowledge distillation. The teacher model employs an early collaboration with holistic-view inputs; the student model is based on intermediate collaboration with single-view inputs. Our framework trains DiscoGraph by constraining post-collaboration feature maps in the student model to match the correspondences in the teacher model. Second, we propose a matrix-valued edge weight in DiscoGraph. In such a matrix, each element reflects the inter-agent attention at a specific spatial region, allowing an agent to adaptively highlight the informative regions. During inference, we only need to use the student model named as the distilled collaboration network (DiscoNet). Attributed to the teacher-student framework, multiple agents with the shared DiscoNet could collaboratively approach the performance of a hypothetical teacher model with a holistic view. Our approach is validated on V2X-Sim 1.0, a large-scale multi-agent perception dataset that we synthesized using CARLA and SUMO co-simulation. Our quantitative and qualitative experiments in multi-agent 3D object detection show that DiscoNet could not only achieve a better performance-bandwidth trade-off than the state-of-the-art collaborative perception methods, but also bring more straightforward design rationale. Our code is available on https://github.com/ai4ce/DiscoNet.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント知覚のためのパフォーマンス・バンド幅トレードオフを改善するために,訓練可能,ポーズ認識,エージェント間の適応協調をモデル化する新しい蒸留コラボレーショングラフ(ディスクグラフ)を提案する。 私たちの重要な斬新さは2つの側面にある。 まず,知識蒸留によるDiscoGraphの学習を行う教師支援フレームワークを提案する。 教師モデルは、全体視点入力と早期に協調し、生徒モデルは、単視点入力との中間的な協調に基づいている。 本枠組みは,教師モデルの対応に合うように,学生モデルにおけるコラボレーション後の特徴マップを制約することにより,ディスクグラフを訓練する。 次に、行列値のエッジウェイトをDiscoGraphで提案する。 このような行列において、各要素は特定の空間領域におけるエージェント間注意を反映し、エージェントが情報領域を適応的に強調することができる。 推論中は、蒸留されたコラボレーションネットワーク(DiscoNet)という名前の学生モデルのみを使用する必要があります。 教師/学生のフレームワークに貢献し、共有されたDiscoNetを持つ複数のエージェントが、総合的な視点で仮説的な教師モデルのパフォーマンスに協力的にアプローチすることができる。 CARLAとSUMOを用いた大規模マルチエージェント認識データセットであるV2X-Sim 1.0で本手法の有効性を検証した。 マルチエージェント3Dオブジェクト検出における定量的および定性的実験により、DiscoNetは最先端の協調認識法よりも優れた性能帯域トレードオフを達成できただけでなく、より簡単な設計の根拠ももたらした。 私たちのコードはhttps://github.com/ai4ce/DiscoNetで公開されています。

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