論文の概要: UMC: A Unified Bandwidth-efficient and Multi-resolution based Collaborative Perception Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12400v1
• Date: Wed, 22 Mar 2023 09:09:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 14:32:25.498254
• Title: UMC: A Unified Bandwidth-efficient and Multi-resolution based Collaborative Perception Framework
• Title（参考訳）: UMC: バンド幅効率とマルチレゾリューションに基づく協調知覚フレームワーク
• Authors: Tianhang Wang, Guang Chen, Kai Chen, Zhengfa Liu, Bo Zhang, Alois Knoll, Changjun Jiang
• Abstract要約: UMCと呼ばれる統一協調認識フレームワークを提案する。 マルチレゾリューション技術を用いて,コミュニケーション,コラボレーション,再構築プロセスの最適化を図っている。 実験の結果,提案したUTCは,最先端の協調認識手法よりも優れていたことが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.713675020714835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent collaborative perception (MCP) has recently attracted much attention. It includes three key processes: communication for sharing, collaboration for integration, and reconstruction for different downstream tasks. Existing methods pursue designing the collaboration process alone, ignoring their intrinsic interactions and resulting in suboptimal performance. In contrast, we aim to propose a Unified Collaborative perception framework named UMC, optimizing the communication, collaboration, and reconstruction processes with the Multi-resolution technique. The communication introduces a novel trainable multi-resolution and selective-region (MRSR) mechanism, achieving higher quality and lower bandwidth. Then, a graph-based collaboration is proposed, conducting on each resolution to adapt the MRSR. Finally, the reconstruction integrates the multi-resolution collaborative features for downstream tasks. Since the general metric can not reflect the performance enhancement brought by MCP systematically, we introduce a brand-new evaluation metric that evaluates the MCP from different perspectives. To verify our algorithm, we conducted experiments on the V2X-Sim and OPV2V datasets. Our quantitative and qualitative experiments prove that the proposed UMC greatly outperforms the state-of-the-art collaborative perception approaches.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント協調知覚(MCP)は近年注目されている。 共有のためのコミュニケーション、インテグレーションのためのコラボレーション、さまざまなダウンストリームタスクの再構築という3つの重要なプロセスが含まれている。 既存の手法は、協調プロセスを単独で設計し、本質的な相互作用を無視し、最適以下のパフォーマンスをもたらす。 対照的に,マルチレゾリューション技術を用いてコミュニケーション,コラボレーション,再構築のプロセスを最適化する,統一協調認識フレームワーク UMC を提案する。 通信は、新しいトレーニング可能なマルチレゾリューションと選択的領域(MRSR)機構を導入し、より高い品質と低い帯域幅を実現する。 次に、MRSRを適応させるために各解像度でグラフベースのコラボレーションを提案する。 最後に、レコンストラクションはダウンストリームタスクのマルチレゾリューション協調機能を統合する。 総合評価基準は, MCPによる性能向上を体系的に反映できないため, 異なる視点から評価する新たな評価基準を導入する。 このアルゴリズムを検証するために,V2X-SimおよびOPV2Vデータセットの実験を行った。 定量的・定性的な実験により,提案するumcが最先端の協調的知覚アプローチを大きく上回っていることを証明した。

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