論文の概要: Federated Deep Learning Meets Autonomous Vehicle Perception: Design and Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01748v1
• Date: Fri, 3 Jun 2022 23:55:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 17:39:08.103920
• Title: Federated Deep Learning Meets Autonomous Vehicle Perception: Design and Verification
• Title（参考訳）: Federated Deep Learning: 自動運転車の認識: 設計と検証
• Authors: Shuai Wang, Chengyang Li, Qi Hao, Chengzhong Xu, Derrick Wing Kwan Ng, Yonina C. Eldar, and H. Vincent Poor
• Abstract要約: フェデレーテッド・ラーニング・パワード・コネクテッド・オートモービル(FLCAV)が提案されている。 FLCAVは通信とアノテーションのコストを削減しながらプライバシを保存する。 マルチステージトレーニングのためのネットワークリソースと道路センサのポーズを決定することは困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 168.67190934250868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Realizing human-like perception is a challenge in open driving scenarios due to corner cases and visual occlusions. To gather knowledge of rare and occluded instances, federated learning empowered connected autonomous vehicle (FLCAV) has been proposed, which leverages vehicular networks to establish federated deep neural networks (DNNs) from distributed data captured by vehicles and road sensors. Without the need of data aggregation, FLCAV preserves privacy while reducing communication and annotation costs compared with conventional centralized learning. However, it is challenging to determine the network resources and road sensor poses for multi-stage training with multi-modal datasets in multi-variant scenarios. This article presents networking and training frameworks for FLCAV perception. Multi-layer graph resource allocation and vehicle-road pose contrastive methods are proposed to address the network management and sensor pose problems, respectively. We also develop CarlaFLCAV, a software platform that implements the above system and methods. Experimental results confirm the superiority of the proposed techniques compared with various benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 人間のような知覚を実現することは、コーナーケースや視覚的閉塞によるオープンな運転シナリオの課題である。 希少かつ難解なインスタンスの知識を集めるために,車両と道路センサが収集した分散データから,車両網を活用した連合型深層ニューラルネットワーク(federated deep neural network, dnns)の確立を目的とした,連合学習エンパワード・コネクテッド・自律車両(federated learning empowered connected autonomous vehicle:flcav)が提案されている。 データアグリゲーションを必要とせずに、FLCAVは従来の集中型学習と比較して通信コストとアノテーションコストを削減しながらプライバシを保存する。 しかし,マルチモーダルデータセットを用いた多段階学習では,ネットワーク資源や道路センサの活用が困難である。 本稿では、FLCAV知覚のためのネットワークおよびトレーニングフレームワークについて述べる。 ネットワーク管理とセンサポーズ問題に対処するために,多層グラフリソース割り当てと車道配置の対比手法を提案する。 また,上記のシステムと手法を実装したソフトウェアプラットフォームcarlaflcavを開発した。 実験により,提案手法の優位性について,各種ベンチマークと比較した。

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