論文の概要: CoSense3D: an Agent-based Efficient Learning Framework for Collective Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18617v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 11:40:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 13:57:37.645295
• Title: CoSense3D: an Agent-based Efficient Learning Framework for Collective Perception
• Title（参考訳）: CoSense3D: 集合認識のためのエージェントベースの効率的な学習フレームワーク
• Authors: Yunshuang Yuan, Monika Sester,
• Abstract要約: 本稿では,よりクリーンなデータフロー構造を実現するために,ディープラーニングモジュールとエージェントデータを個別に扱うエージェントベースのトレーニングフレームワークを提案する。 このフレームワークは、データ処理パイプラインをプロトタイピングし、各エージェントの勾配計算を定義するAPIを提供するだけでなく、インタラクティブなトレーニング、テスト、データ視覚化のためのユーザインターフェースも提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collective Perception has attracted significant attention in recent years due to its advantage for mitigating occlusion and expanding the field-of-view, thereby enhancing reliability, efficiency, and, most crucially, decision-making safety. However, developing collective perception models is highly resource demanding due to extensive requirements of processing input data for many agents, usually dozens of images and point clouds for a single frame. This not only slows down the model development process for collective perception but also impedes the utilization of larger models. In this paper, we propose an agent-based training framework that handles the deep learning modules and agent data separately to have a cleaner data flow structure. This framework not only provides an API for flexibly prototyping the data processing pipeline and defining the gradient calculation for each agent, but also provides the user interface for interactive training, testing and data visualization. Training experiment results of four collective object detection models on the prominent collective perception benchmark OPV2V show that the agent-based training can significantly reduce the GPU memory consumption and training time while retaining inference performance. The framework and model implementations are available at \url{https://github.com/YuanYunshuang/CoSense3D}
• Abstract（参考訳）: 包括的知覚は、隠蔽を緩和し、視野を拡大し、信頼性、効率、そして最も重要な意思決定の安全性を高めるという利点により、近年大きな注目を集めている。 しかしながら、集合認識モデルの開発は、多くのエージェント、通常は数十の画像と1フレームの点雲に対する入力データ処理の広範囲な要求により、非常にリソースが要求される。 これにより、集団認識のためのモデル開発プロセスが遅くなるだけでなく、より大きなモデルの利用を阻害する。 本稿では,よりクリーンなデータフロー構造を実現するために,ディープラーニングモジュールとエージェントデータを個別に扱うエージェントベースのトレーニングフレームワークを提案する。 このフレームワークは、データ処理パイプラインを柔軟にプロトタイピングし、各エージェントの勾配計算を定義するAPIを提供するだけでなく、インタラクティブなトレーニング、テスト、データ視覚化のためのユーザインターフェースも提供する。 OPV2Vを用いた4つの集合物体検出モデルのトレーニング実験の結果、エージェントベースのトレーニングは推論性能を維持しながらGPUメモリの消費とトレーニング時間を著しく削減できることが示された。 フレームワークとモデルの実装は \url{https://github.com/YuanYunshuang/CoSense3D} で利用可能である。

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