論文の概要: MACP: Efficient Model Adaptation for Cooperative Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16870v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 14:24:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 23:55:29.339061
• Title: MACP: Efficient Model Adaptation for Cooperative Perception
• Title（参考訳）: MACP : 協調知覚のための効率的なモデル適応
• Authors: Yunsheng Ma and Juanwu Lu and Can Cui and Sicheng ZHao and Xu Cao and Wenqian Ye and Ziran Wang
• Abstract要約: 協調機能を備えた単エージェント事前学習モデルを備えたMACPという新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,協調観測を効果的に活用し,他の最先端手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.308578463976804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Vehicle-to-vehicle (V2V) communications have greatly enhanced the perception capabilities of connected and automated vehicles (CAVs) by enabling information sharing to "see through the occlusions", resulting in significant performance improvements. However, developing and training complex multi-agent perception models from scratch can be expensive and unnecessary when existing single-agent models show remarkable generalization capabilities. In this paper, we propose a new framework termed MACP, which equips a single-agent pre-trained model with cooperation capabilities. We approach this objective by identifying the key challenges of shifting from single-agent to cooperative settings, adapting the model by freezing most of its parameters and adding a few lightweight modules. We demonstrate in our experiments that the proposed framework can effectively utilize cooperative observations and outperform other state-of-the-art approaches in both simulated and real-world cooperative perception benchmarks while requiring substantially fewer tunable parameters with reduced communication costs. Our source code is available at https://github.com/PurdueDigitalTwin/MACP.
• Abstract（参考訳）: 車両間通信(V2V)は、情報共有を「閉塞を通して見る」ことによって、コネクテッドおよび自動車両(CAV)の認識能力を大幅に向上し、性能が大幅に向上した。 しかし、既存の単エージェントモデルが顕著な一般化能力を示す場合、スクラッチから複雑なマルチエージェント認識モデルの開発と訓練は高価で不要である。 本稿では,協調機能を備えた単エージェント事前学習モデルを備えたMACPという新しいフレームワークを提案する。 我々は,単一エージェントから協調的な設定へ移行する上での重要な課題を特定し,そのパラメータの大部分を凍結し,いくつかの軽量モジュールを追加することで,この目標にアプローチする。 実験では,提案手法が協調観測を効果的に活用し,シミュレーションおよび実世界の協調認識ベンチマークにおいて,コミュニケーションコストの低減を図りながら,他の最先端の手法よりも優れていることを示した。 ソースコードはhttps://github.com/purduedigitaltwin/macpで入手できます。

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