論文の概要: DiffCP: Ultra-Low Bit Collaborative Perception via Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19592v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 07:19:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 22:18:46.560172
• Title: DiffCP: Ultra-Low Bit Collaborative Perception via Diffusion Model
• Title（参考訳）: DiffCP:拡散モデルによる超低ビット協調知覚
• Authors: Ruiqing Mao, Haotian Wu, Yukuan Jia, Zhaojun Nan, Yuxuan Sun, Sheng Zhou, Deniz Gündüz, Zhisheng Niu,
• Abstract要約: コラボレーティブ・インテリジェンス(CP)は、スタンドアローン・インテリジェンスの本質的な限界に対する有望な解決策として浮上している。 DiffCPは、特殊な拡散モデルを用いて協調者の知覚情報を効率的に圧縮する新しいCPパラダイムである。 DiffCPは,最先端のアルゴリズムと同じ性能を維持しつつ,通信コストを14.5倍に削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.23276350463173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collaborative perception (CP) is emerging as a promising solution to the inherent limitations of stand-alone intelligence. However, current wireless communication systems are unable to support feature-level and raw-level collaborative algorithms due to their enormous bandwidth demands. In this paper, we propose DiffCP, a novel CP paradigm that utilizes a specialized diffusion model to efficiently compress the sensing information of collaborators. By incorporating both geometric and semantic conditions into the generative model, DiffCP enables feature-level collaboration with an ultra-low communication cost, advancing the practical implementation of CP systems. This paradigm can be seamlessly integrated into existing CP algorithms to enhance a wide range of downstream tasks. Through extensive experimentation, we investigate the trade-offs between communication, computation, and performance. Numerical results demonstrate that DiffCP can significantly reduce communication costs by 14.5-fold while maintaining the same performance as the state-of-the-art algorithm.
• Abstract（参考訳）: コラボレーティブ・インテリジェンス(CP)は、スタンドアローン・インテリジェンスの本質的な限界に対する有望な解決策として浮上している。 しかし、現在の無線通信システムは、膨大な帯域幅要求のため、特徴レベルおよび生レベルの協調アルゴリズムをサポートできない。 本稿では, DiffCPを提案する。 DiffCPは, 特殊な拡散モデルを用いて協調者の知覚情報を効率的に圧縮する新しいCPパラダイムである。 幾何条件と意味条件の両方を生成モデルに組み込むことで、DiffCPは超低通信コストで特徴レベルの協調を可能にし、CPシステムの実践的実装を前進させる。 このパラダイムは既存のCPアルゴリズムにシームレスに統合して、幅広い下流タスクを強化することができる。 広範な実験を通じて,コミュニケーション,計算,性能のトレードオフについて検討する。 DiffCPは,最先端のアルゴリズムと同じ性能を維持しつつ,通信コストを14.5倍に削減できることを示す。

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