論文の概要: S2R-ViT for Multi-Agent Cooperative Perception: Bridging the Gap from Simulation to Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07935v4
• Date: Tue, 20 Feb 2024 20:50:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 20:53:51.583090
• Title: S2R-ViT for Multi-Agent Cooperative Perception: Bridging the Gap from Simulation to Reality
• Title（参考訳）: マルチエージェント協調知覚のためのS2R-ViT:シミュレーションから現実へのギャップを埋める
• Authors: Jinlong Li, Runsheng Xu, Xinyu Liu, Baolu Li, Qin Zou, Jiaqi Ma, Hongkai Yu
• Abstract要約: 本稿では,S2R-ViT と名付けられた新しい視覚変換器を用いて,マルチエージェント協調認識のための第1から第1の現実への変換学習フレームワークを提案する。 OPV2VとV2V4Realの公共マルチエージェント協調認識データセットに関する実験により,提案したS2R-ViTがシミュレーションから現実へのギャップを効果的に埋めることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.25312194294171
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the lack of enough real multi-agent data and time-consuming of labeling, existing multi-agent cooperative perception algorithms usually select the simulated sensor data for training and validating. However, the perception performance is degraded when these simulation-trained models are deployed to the real world, due to the significant domain gap between the simulated and real data. In this paper, we propose the first Simulation-to-Reality transfer learning framework for multi-agent cooperative perception using a novel Vision Transformer, named as S2R-ViT, which considers both the Deployment Gap and Feature Gap between simulated and real data. We investigate the effects of these two types of domain gaps and propose a novel uncertainty-aware vision transformer to effectively relief the Deployment Gap and an agent-based feature adaptation module with inter-agent and ego-agent discriminators to reduce the Feature Gap. Our intensive experiments on the public multi-agent cooperative perception datasets OPV2V and V2V4Real demonstrate that the proposed S2R-ViT can effectively bridge the gap from simulation to reality and outperform other methods significantly for point cloud-based 3D object detection.
• Abstract（参考訳）: 既存のマルチエージェント協調認識アルゴリズムは、十分な実際のマルチエージェントデータがないため、トレーニングと検証のためにシミュレーションされたセンサーデータを選択する。 しかし,シミュレーション学習モデルが実世界へデプロイされた場合,シミュレーションデータと実データの間の領域ギャップが大きいため,知覚性能が低下する。 本稿では,S2R-ViT と名付けられた新しい視覚変換器を用いて,シミュレーションデータと実データ間の配置ギャップと特徴ギャップの両方を考慮した,マルチエージェント協調認識のための最初のシミュレーションから現実への変換学習フレームワークを提案する。 そこで本研究では,これら2種類のドメインギャップの効果を調査し,展開ギャップを効果的に緩和する新しい不確実性認識型視覚トランスと,エージェントによる特徴適応モジュールを提案する。 提案するs2r-vitはシミュレーションから現実へのギャップを効果的に橋渡しし,ポイントクラウドに基づく3次元物体検出において,他の手法を大幅に上回ることができることを示す。

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