論文の概要: V2X-DGW: Domain Generalization for Multi-agent Perception under Adverse Weather Conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11371v2
- Date: Tue, 19 Mar 2024 19:50:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 11:32:23.887064
- Title: V2X-DGW: Domain Generalization for Multi-agent Perception under Adverse Weather Conditions
- Title(参考訳): V2X-DGW: 逆気象条件下でのマルチエージェント知覚のためのドメイン一般化
- Authors: Baolu Li, Jinlong Li, Xinyu Liu, Runsheng Xu, Zhengzhong Tu, Jiacheng Guo, Xiaopeng Li, Hongkai Yu,
- Abstract要約: 気象条件下でのマルチエージェント認識システムにおいて,LiDARに基づく3次元物体検出のための領域一般化手法 V2X-DGW を提案する。
クリーンな天候だけでなく、クリーンな天気データのみを学習することで、好適なマルチエージェントのパフォーマンスを確保することを目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 36.33595322964018
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current LiDAR-based Vehicle-to-Everything (V2X) multi-agent perception systems have shown the significant success on 3D object detection. While these models perform well in the trained clean weather, they struggle in unseen adverse weather conditions with the real-world domain gap. In this paper, we propose a domain generalization approach, named V2X-DGW, for LiDAR-based 3D object detection on multi-agent perception system under adverse weather conditions. Not only in the clean weather does our research aim to ensure favorable multi-agent performance, but also in the unseen adverse weather conditions by learning only on the clean weather data. To advance research in this area, we have simulated the impact of three prevalent adverse weather conditions on two widely-used multi-agent datasets, resulting in the creation of two novel benchmark datasets: OPV2V-w and V2XSet-w. To this end, we first introduce the Adaptive Weather Augmentation (AWA) to mimic the unseen adverse weather conditions, and then propose two alignments for generalizable representation learning: Trust-region Weather-invariant Alignment (TWA) and Agent-aware Contrastive Alignment (ACA). Extensive experimental results demonstrate that our V2X-DGW achieved improvements in the unseen adverse weather conditions.
- Abstract(参考訳): 現在のLiDARベースのV2X(Vine-to-Everything)マルチエージェント認識システムは、3Dオブジェクト検出において大きな成功を収めている。
これらのモデルは、訓練済みのクリーンな天候下ではよく機能するが、現実のドメインギャップで目に見えない悪天候に苦しむ。
本稿では,悪天候下でのマルチエージェント認識システム上でのLiDARに基づく3次元物体検出のための領域一般化手法であるV2X-DGWを提案する。
クリーンな天候だけでなく、クリーンな天気データのみを学習することで、好適なマルチエージェントのパフォーマンスを確保することを目的としている。
この領域の研究を進めるために、我々は広く使われている2つのマルチエージェントデータセットに対する3つの悪天候条件の影響をシミュレートし、2つの新しいベンチマークデータセット、OPV2V-wとV2XSet-wを作成しました。
この目的のために,まずアダプティブ・ウェザー・アジュメンテーション(AWA)を導入し,未知の悪天候条件を模倣し,TWA(Trust-rea Weather-invariant Alignment)とACA(Agent-aware Contrastive Alignment)の2つのアライメントを提案する。
我々のV2X-DGWは、目に見えない悪天候を改善することができた。
関連論文リスト
- Genuine Knowledge from Practice: Diffusion Test-Time Adaptation for
Video Adverse Weather Removal [53.15046196592023]
ビデオの悪天候除去におけるテスト時間適応について紹介する。
本稿では,テスト時間適応を反復拡散逆プロセスに統合する最初のフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T14:21:30Z) - Residual Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [51.061954281398116]
台湾上空2kmの高解像度気象モデルを用いて,コスト効率の低いダウンスケーリングモデルを訓練した。
textitCorrDiffは、RMSEとCRPSを巧みに表現し、極端な場合でもスペクトルと分布を忠実に回復する。
グローバルな予測のスケールダウンは、これらのメリットの多くを成功裏に維持し、マシンラーニングの天気予報のエンドツーエンドなグローバルなスケールの可能性を先導する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-24T19:57:22Z) - DA-RAW: Domain Adaptive Object Detection for Real-World Adverse Weather Conditions [2.048226951354646]
悪天候下での物体検出のための教師なし領域適応フレームワークを提案する。
提案手法は,高次特徴のスタイル関連情報に集中することで,スタイルギャップを解消する。
自己教師付きコントラスト学習を用いて、我々のフレームワークは、気象のギャップを減らし、気象汚染に対して堅牢な事例特徴を取得する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-15T04:37:28Z) - Domain Adaptation based Enhanced Detection for Autonomous Driving in
Foggy and Rainy Weather [25.964194141706923]
ドメインギャップのため、晴れた天候下で訓練された検出モデルは、霧や雨の条件下ではうまく機能しない可能性がある。
本稿では,ドメイン適応型オブジェクト検出のための新しいフレームワークを提案する。
画像レベルとオブジェクトレベルの両方の適応は、画像スタイルとドメイン間のオブジェクトの外観の違いを最小限に抑えることを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-18T23:06:47Z) - Gradient-based Maximally Interfered Retrieval for Domain Incremental 3D
Object Detection [7.448224178732052]
我々は,すべての気象条件下での3次元物体検出のために,グラディエントに基づく最大干渉度検索(GMIR)を提案する。
GMIRは、勾配ベクトルが現在の更新の勾配ベクトルとの最大干渉を示す前のドメインデータセットからサンプルを検索する。
SeeingThroughFog(STF)データセット上の3Dオブジェクト検出実験は、GMIRが忘れを克服するだけでなく、競争性能も提供することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-27T18:35:20Z) - Fog Simulation on Real LiDAR Point Clouds for 3D Object Detection in
Adverse Weather [92.84066576636914]
本研究は,霧の天候下でのLiDARによる3次元物体検出の課題に対処する。
我々は、物理的に正確な霧をクリア・ウェザー・シーンにシミュレートすることでこの問題に対処する。
Seeing Through Fogデータセットに強力な3Dオブジェクト検出ベースラインを提供するのはこれが初めてです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-11T14:37:54Z) - Lidar Light Scattering Augmentation (LISA): Physics-based Simulation of
Adverse Weather Conditions for 3D Object Detection [60.89616629421904]
ライダーベースの物体検出器は、自動運転車のような自律ナビゲーションシステムにおいて、3D知覚パイプラインの重要な部分である。
降雨、雪、霧などの悪天候に敏感で、信号-雑音比(SNR)と信号-背景比(SBR)が低下している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-14T21:10:47Z) - Robustness of Object Detectors in Degrading Weather Conditions [7.91378990016322]
自律走行のための最先端の物体検出システムは、晴天条件下で有望な結果を達成する。
これらのシステムは、雨や霧、雪などの気象条件の悪化に対処する必要がある。
ほとんどのアプローチは、晴天のシーンのみからなるKITTIデータセットでのみ評価される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-16T13:56:07Z) - Cycle and Semantic Consistent Adversarial Domain Adaptation for Reducing
Simulation-to-Real Domain Shift in LiDAR Bird's Eye View [110.83289076967895]
ドメイン適応プロセス中に関心のある小さなオブジェクトの情報を保存するために,事前の意味分類を用いたサイクガンに基づくbevドメイン適応法を提案する。
生成したBEVの品質は,KITTI 3D Object Detection Benchmarkの最先端3Dオブジェクト検出フレームワークを用いて評価されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-22T12:47:37Z)
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。