論文の概要: V2X-DGW: Domain Generalization for Multi-agent Perception under Adverse Weather Conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11371v5
- Date: Tue, 24 Sep 2024 15:57:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 03:59:24.776440
- 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上でのLiDARに基づく3次元物体検出のためのドメイン一般化に基づくアプローチ V2X-DGW を提案する。
本研究の目的は、クリーンな天候下での良好なマルチエージェントのパフォーマンスを維持するだけでなく、クリーンな天気データのみを学習することで、目に見えない悪天候におけるパフォーマンスを向上させることである。
- 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 domain gap. In this paper, we propose a Domain Generalization based approach, named V2X-DGW, for LiDAR-based 3D object detection on multi-agent perception system under adverse weather conditions. Our research aims to not only maintain favorable multi-agent performance in the clean weather but also promote the performance in the unseen adverse weather conditions by learning only on the clean weather data. To realize the Domain Generalization, 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). To evaluate this research, we add Fog, Rain, Snow conditions on two publicized multi-agent datasets based on physics-based models, resulting in two new datasets: OPV2V-w and V2XSet-w. Extensive experiments demonstrate that our V2X-DGW achieved significant improvements in the unseen adverse weathers.
- 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良好に機能するが、ドメインギャップのある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ドメイン一般化に基づくアプローチV2X-DGWを提案する。
本研究の目的は、クリーンな天候下での良好なマルチエージェントのパフォーマンスを維持するだけでなく、クリーンな天気データのみを学習することで、目に見えない悪天候におけるパフォーマンスを向上させることである。
ドメイン・ジェネリゼーションを実現するために,まずアダプティブ・ウェザー・アグメンテーション(AWA)を導入し,不適切な気象条件を模倣し,さらに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。
この研究を評価するために、物理モデルに基づく2つの公開マルチエージェントデータセットにFog、Rain、Snow条件を追加し、OPV2V-wとV2XSet-wという2つの新しいデータセットを生成した。
大規模な実験により、我々のV2X-DGWは目に見えない悪天候を著しく改善した。
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