Fugu-MT 論文翻訳(概要): HEAD: A Bandwidth-Efficient Cooperative Perception Approach for Heterogeneous Connected and Autonomous Vehicles

論文の概要: HEAD: A Bandwidth-Efficient Cooperative Perception Approach for Heterogeneous Connected and Autonomous Vehicles

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15428v1
Date: Tue, 27 Aug 2024 22:05:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-29 17:32:58.868130
Title: HEAD: A Bandwidth-Efficient Cooperative Perception Approach for Heterogeneous Connected and Autonomous Vehicles
Title（参考訳）: HEAD:不均一連結・自律走行車における帯域効率の良い協調知覚アプローチ
Authors: Deyuan Qu, Qi Chen, Yongqi Zhu, Yihao Zhu, Sergei S. Avedisov, Song Fu, Qing Yang,
Abstract要約: HEADは3次元物体検出ネットワークにおける分類と回帰ヘッドの特徴を融合する手法である。実験の結果,HEADは通信帯域幅と知覚性能を効果的にバランスさせる融合法であることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.10239345027499
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In cooperative perception studies, there is often a trade-off between communication bandwidth and perception performance. While current feature fusion solutions are known for their excellent object detection performance, transmitting the entire sets of intermediate feature maps requires substantial bandwidth. Furthermore, these fusion approaches are typically limited to vehicles that use identical detection models. Our goal is to develop a solution that supports cooperative perception across vehicles equipped with different modalities of sensors. This method aims to deliver improved perception performance compared to late fusion techniques, while achieving precision similar to the state-of-art intermediate fusion, but requires an order of magnitude less bandwidth. We propose HEAD, a method that fuses features from the classification and regression heads in 3D object detection networks. Our method is compatible with heterogeneous detection networks such as LiDAR PointPillars, SECOND, VoxelNet, and camera Bird's-eye View (BEV) Encoder. Given the naturally smaller feature size in the detection heads, we design a self-attention mechanism to fuse the classification head and a complementary feature fusion layer to fuse the regression head. Our experiments, comprehensively evaluated on the V2V4Real and OPV2V datasets, demonstrate that HEAD is a fusion method that effectively balances communication bandwidth and perception performance.
Abstract（参考訳）: 協調的知覚研究においては、通信帯域幅と知覚性能の間にはトレードオフがあることが多い。現在の機能融合ソリューションは、優れたオブジェクト検出性能で知られているが、中間機能マップ全体の送信にはかなりの帯域幅が必要である。さらに、これらの融合アプローチは、通常同じ検出モデルを使用する車両に限られる。我々のゴールは、センサーの異なる車両間で協調的な知覚を支援するソリューションを開発することである。本手法は、最先端の中間核融合と同様の精度を達成しつつ、遅延核融合技術と比較して知覚性能を向上させることを目的としているが、帯域幅は桁違いに少ない。本稿では,3次元物体検出ネットワークの分類と回帰ヘッドから特徴を融合するHEADを提案する。本手法は,LiDAR PointPillars,SECOND,VoxelNet,カメラBird's-eye View (BEV) Encoderなどの異種検出ネットワークと互換性がある。検出ヘッドの自然に小さい特徴量を考えると、分類ヘッドと相補的特徴融合層を融合させて回帰ヘッドを融合させる自己認識機構を設計する。 V2V4RealとOPV2Vデータセットを総合的に評価した結果,HEADは通信帯域幅と知覚性能を効果的にバランスさせる融合法であることがわかった。

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