Fugu-MT 論文翻訳(概要): V2X-M2C: Efficient Multi-Module Collaborative Perception with Two Connections

論文の概要: V2X-M2C: Efficient Multi-Module Collaborative Perception with Two Connections

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11546v1
Date: Tue, 16 Jul 2024 09:51:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 15:42:36.533716
Title: V2X-M2C: Efficient Multi-Module Collaborative Perception with Two Connections
Title（参考訳）: V2X-M2C:2つの接続を持つ効率的な多モジュール協調知覚
Authors: Hyunchul Bae, Minhee Kang, Heejin Ahn,
Abstract要約: 複数モジュールからなる協調認識モデル $textbfV2X-M2C$ を導入する。実験により、V2X-M2Cは最先端の知覚性能を達成することが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we investigate improving the perception performance of autonomous vehicles through communication with other vehicles and road infrastructures. To this end, we introduce a collaborative perception model $\textbf{V2X-M2C}$, consisting of multiple modules, each generating inter-agent complementary information, spatial global context, and spatial local information. Inspired by the question of why most existing architectures are sequential, we analyze both the $\textit{sequential}$ and $\textit{parallel}$ connections of the modules. The sequential connection synergizes the modules, whereas the parallel connection independently improves each module. Extensive experiments demonstrate that V2X-M2C achieves state-of-the-art perception performance, increasing the detection accuracy by 8.00% to 10.87% and decreasing the FLOPs by 42.81% to 52.64%.
Abstract（参考訳）: 本稿では、他の車両や道路インフラとの通信による自動運転車の認識性能の向上について検討する。この目的のために、複数のモジュールからなる協調認識モデル$\textbf{V2X-M2C}$を導入し、それぞれがエージェント間補完情報、空間的グローバルコンテキスト、空間的局所情報を生成する。既存のアーキテクチャがなぜシーケンシャルなのかという疑問に触発され、$\textit{sequential}$と$\textit{parallel}$モジュールの接続の両方を分析します。逐次接続はモジュールを相乗化するが、並列接続は各モジュールを独立的に改善する。大規模な実験により、V2X-M2Cは最先端の知覚性能を達成し、検出精度は8.00%から10.87%に向上し、FLOPは42.81%から52.64%に低下した。

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