論文の概要: Towards Full-scene Domain Generalization in Multi-agent Collaborative Bird's Eye View Segmentation for Connected and Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16754v3
• Date: Sun, 24 Nov 2024 17:47:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:16:57.103887
• Title: Towards Full-scene Domain Generalization in Multi-agent Collaborative Bird's Eye View Segmentation for Connected and Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 連携・自律運転のための多エージェント協調型鳥眼ビューセグメンテーションのフルシーン領域一般化に向けて
• Authors: Senkang Hu, Zhengru Fang, Yiqin Deng, Xianhao Chen, Yuguang Fang, Sam Kwong,
• Abstract要約: 協調的な知覚の訓練と推論の段階で利用される統合されたドメイン一般化フレームワークを提案する。 また、システム内ドメインアライメント機構を導入し、コネクテッドおよび自律走行車間のドメインの差を減らし、潜在的に排除する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.03947018718156
• License:
• Abstract: Collaborative perception has recently gained significant attention in autonomous driving, improving perception quality by enabling the exchange of additional information among vehicles. However, deploying collaborative perception systems can lead to domain shifts due to diverse environmental conditions and data heterogeneity among connected and autonomous vehicles (CAVs). To address these challenges, we propose a unified domain generalization framework to be utilized during the training and inference stages of collaborative perception. In the training phase, we introduce an Amplitude Augmentation (AmpAug) method to augment low-frequency image variations, broadening the model's ability to learn across multiple domains. We also employ a meta-consistency training scheme to simulate domain shifts, optimizing the model with a carefully designed consistency loss to acquire domain-invariant representations. In the inference phase, we introduce an intra-system domain alignment mechanism to reduce or potentially eliminate the domain discrepancy among CAVs prior to inference. Extensive experiments substantiate the effectiveness of our method in comparison with the existing state-of-the-art works.
• Abstract（参考訳）: 協調的知覚は、最近、自動車間で追加情報交換を可能にすることにより、認識品質を向上させる自律運転において大きな注目を集めている。 しかし、協調認識システムの展開は、様々な環境条件とコネクテッドおよび自律走行車(CAV)間のデータの均一性によるドメインシフトにつながる可能性がある。 これらの課題に対処するために,協調的な知覚の訓練と推論の段階で活用される統一的なドメイン一般化フレームワークを提案する。 トレーニングフェーズでは、低周波画像の変動を増大させるAmpAug(Amplitude Augmentation)手法を導入し、複数の領域にわたる学習能力を拡大する。 また、メタ一貫性トレーニングスキームを用いてドメインシフトをシミュレートし、慎重に設計された一貫性損失でモデルを最適化し、ドメイン不変表現を取得する。 推論フェーズでは,システム内ドメインアライメント機構を導入し,推論に先立ってCAV間のドメイン不一致を低減または除去する。 大規模実験により,既存の最先端技術と比較し,本手法の有効性を実証した。

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