論文の概要: Pragmatic Communication in Multi-Agent Collaborative Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12694v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 11:58:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 15:56:39.222852
• Title: Pragmatic Communication in Multi-Agent Collaborative Perception
• Title（参考訳）: マルチエージェント協調知覚における実用的コミュニケーション
• Authors: Yue Hu, Xianghe Pang, Xiaoqi Qin, Yonina C. Eldar, Siheng Chen, Ping Zhang, Wenjun Zhang
• Abstract要約: 協調的な知覚は、知覚能力とコミュニケーションコストのトレードオフをもたらす。 PragCommは2つの重要なコンポーネントを持つマルチエージェント協調認識システムである。 PragCommは、32.7K以上の通信量で従来手法より一貫して優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.14322755297788
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collaborative perception allows each agent to enhance its perceptual abilities by exchanging messages with others. It inherently results in a trade-off between perception ability and communication costs. Previous works transmit complete full-frame high-dimensional feature maps among agents, resulting in substantial communication costs. To promote communication efficiency, we propose only transmitting the information needed for the collaborator's downstream task. This pragmatic communication strategy focuses on three key aspects: i) pragmatic message selection, which selects task-critical parts from the complete data, resulting in spatially and temporally sparse feature vectors; ii) pragmatic message representation, which achieves pragmatic approximation of high-dimensional feature vectors with a task-adaptive dictionary, enabling communicating with integer indices; iii) pragmatic collaborator selection, which identifies beneficial collaborators, pruning unnecessary communication links. Following this strategy, we first formulate a mathematical optimization framework for the perception-communication trade-off and then propose PragComm, a multi-agent collaborative perception system with two key components: i) single-agent detection and tracking and ii) pragmatic collaboration. The proposed PragComm promotes pragmatic communication and adapts to a wide range of communication conditions. We evaluate PragComm for both collaborative 3D object detection and tracking tasks in both real-world, V2V4Real, and simulation datasets, OPV2V and V2X-SIM2.0. PragComm consistently outperforms previous methods with more than 32.7K times lower communication volume on OPV2V. Code is available at github.com/PhyllisH/PragComm.
• Abstract（参考訳）: 協調的知覚により、各エージェントは他のエージェントとメッセージを交換することで知覚能力を高めることができる。 本質的には、知覚能力とコミュニケーションコストのトレードオフをもたらす。 従来の作業では、エージェント間で完全なフルフレームの高次元特徴マップが送信され、かなりの通信コストがかかる。 コミュニケーション効率を高めるために,協調作業者の下流作業に必要な情報のみを送信することを提案する。 この実用的コミュニケーション戦略は3つの重要な側面に焦点を当てている。 一 完全データからタスククリティカルな部分を選択して、空間的及び時間的に特徴ベクトルをスパースする実用的メッセージ選択 二 整数指標との通信を可能にするタスク適応辞書による高次元特徴ベクトルの実用的近似を実現する実用的メッセージ表現 三 有益な協力者を特定し、不要な通信リンクを刈り取る実用的協力者選択 この戦略に従えば,まず知覚・コミュニケーショントレードオフのための数学的最適化フレームワークを定式化し,次に2つの主成分を有するマルチエージェント協調知覚システム pragcomm を提案する。 一 単一エージェントの検出及び追跡及び追跡 ii)実践的なコラボレーション。 提案したPragCommは実用的コミュニケーションを促進し,幅広い通信条件に適応する。 実世界, V2V4Real, シミュレーションデータセット, OPV2V, V2X-SIM2.0におけるPragCommの協調的な3次元オブジェクト検出および追跡タスクについて評価を行った。 PragComm は OPV2V の32.7K 倍以上の通信容量を持つ従来の手法より一貫して優れていた。 コードはgithub.com/PhyllisH/PragCommで入手できる。

関連論文リスト

• Communication Learning in Multi-Agent Systems from Graph Modeling Perspective [62.13508281188895]
  本稿では,エージェント間の通信アーキテクチャを学習可能なグラフとして概念化する手法を提案する。 本稿では,各エージェントに対して時間的ゲーティング機構を導入し,ある時間に共有情報を受信するかどうかの動的決定を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T05:56:51Z)
• Learning Multi-Agent Communication from Graph Modeling Perspective [62.13508281188895]
  本稿では,エージェント間の通信アーキテクチャを学習可能なグラフとして概念化する手法を提案する。 提案手法であるCommFormerは,通信グラフを効率よく最適化し,勾配降下によるアーキテクチャパラメータをエンドツーエンドで並列に洗練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T12:40:25Z)
• Communication-Efficient Collaborative Perception via Information Filling with Codebook [48.087934650038044]
  協調的知覚は、他のエージェントと知覚的メッセージの交換を通じて、各エージェントに知覚能力を向上させる権限を与える。 このボトルネック問題に対処するため、私たちの中核となる考え方は、協調メッセージを2つの重要な側面、すなわち表現と選択から最適化することにあります。 これら2つの設計を統合することで,新しいコミュニケーション効率の協調認識システムであるCodeFillingを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T11:12:37Z)
• Agent-driven Generative Semantic Communication with Cross-Modality and Prediction [57.335922373309074]
  本稿では,強化学習に基づくエージェント駆動型ジェネリックセマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。 本研究では, エージェント支援型セマンティックエンコーダを開発し, 適応的セマンティック抽出とサンプリングを行う。 設計モデルの有効性をUA-DETRACデータセットを用いて検証し、全体的なA-GSCフレームワークの性能向上を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T13:24:27Z)
• PACE: A Pragmatic Agent for Enhancing Communication Efficiency Using Large Language Models [29.016842120305892]
  本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたPACE(Pragmatic Agent for Communication efficiency)に基づく画像実用的コミュニケーションフレームワークを提案する。 PACEは、意味認識、意図分解、意図指向コーディングを順次実行する。 実験的な検証のために,画像の実用的コミュニケーションデータセットとそれに対応する評価基準を構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T06:55:17Z)
• On the Role of Emergent Communication for Social Learning in Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0]
  社会学習は、専門家からのヒントを使って、異質なポリシーを整列し、サンプルの複雑さを減らし、部分的に観察可能なタスクを解決する。 本稿では,情報ボトルネックに基づく教師なし手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-28T03:23:27Z)
• Learning Practical Communication Strategies in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [5.539117319607963]
  現実的な無線ネットワークにおける通信は、エージェントの移動量によってネットワーク条件が変化するため、信頼性が低い。 本稿では,3つの基本的な問題に対処し,実践的なコミュニケーション戦略を学ぶための枠組みを提案する。 我々は,最先端技術と比較して,ゲーム性能,収束速度,通信効率が著しく向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T22:18:43Z)
• Learning Individually Inferred Communication for Multi-Agent Cooperation [37.56115000150748]
  我々はエージェントエージェントがエージェントエージェントコミュニケーションの事前学習を可能にするために、個別推論通信(I2C)を提案する。 先行知識は因果推論によって学習され、フィードフォワードニューラルネットワークによって実現される。 I2Cは通信オーバーヘッドを減らすだけでなく、様々なマルチエージェント協調シナリオのパフォーマンスを向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T14:07:57Z)
• Emergence of Pragmatics from Referential Game between Theory of Mind Agents [64.25696237463397]
  エージェントが手書きのルールを指定せずに「行間を読む」能力を自発的に学習するアルゴリズムを提案する。 協調型マルチエージェント教育状況における心の理論(ToM)を統合し,適応型強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T19:37:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。