論文の概要: QUEST: Query Stream for Practical Cooperative Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01804v2
• Date: Wed, 27 Sep 2023 09:54:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 19:01:36.681953
• Title: QUEST: Query Stream for Practical Cooperative Perception
• Title（参考訳）: QUEST: 実用的な協調認識のためのクエリストリーム
• Authors: Siqi Fan, Haibao Yu, Wenxian Yang, Jirui Yuan, Zaiqing Nie
• Abstract要約: 本稿では,解釈可能なインスタンスレベルのフレキシブルな機能インタラクションを実現するためのクエリ協調の概念を提案する。 クロスエージェントクエリは、共同認識インスタンスの融合と、個々の未認識インスタンスの補完を通じて対話される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.169016679979009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cooperative perception can effectively enhance individual perception performance by providing additional viewpoint and expanding the sensing field. Existing cooperation paradigms are either interpretable (result cooperation) or flexible (feature cooperation). In this paper, we propose the concept of query cooperation to enable interpretable instance-level flexible feature interaction. To specifically explain the concept, we propose a cooperative perception framework, termed QUEST, which let query stream flow among agents. The cross-agent queries are interacted via fusion for co-aware instances and complementation for individual unaware instances. Taking camera-based vehicle-infrastructure perception as a typical practical application scene, the experimental results on the real-world dataset, DAIR-V2X-Seq, demonstrate the effectiveness of QUEST and further reveal the advantage of the query cooperation paradigm on transmission flexibility and robustness to packet dropout. We hope our work can further facilitate the cross-agent representation interaction for better cooperative perception in practice.
• Abstract（参考訳）: 協調的知覚は、追加の視点を与え、センシング領域を拡大することにより、個人知覚性能を効果的に向上することができる。 既存の協力パラダイムは、解釈可能(result cooperation)か、柔軟(feature cooperation)のいずれかである。 本稿では,解釈可能なインスタンスレベルのフレキシブルな機能インタラクションを実現するためのクエリ協調の概念を提案する。 この概念を具体的に説明するために、エージェント間のクエリストリームフローを許容する協調認識フレームワークQUESTを提案する。 クロスエージェントクエリは、共同認識インスタンスの融合と、個々の未認識インスタンスの補完を通じて対話される。 実世界のデータセットであるdair-v2x-seqを用いた実験結果から,クエストの有効性を実証し,パケットドロップアウトに対する伝送柔軟性とロバスト性に対するクエリ協調パラダイムの利点を明らかにした。 我々の研究が、より協調的な認識を実現するために、クロスエージェント表現インタラクションをさらに促進できることを願っています。

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