論文の概要: STAMP: Scalable Task And Model-agnostic Collaborative Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18616v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 16:27:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 22:46:12.759022
• Title: STAMP: Scalable Task And Model-agnostic Collaborative Perception
• Title（参考訳）: STAMP: スケーラブルなタスクとモデルに依存しないコラボレーションの認識
• Authors: Xiangbo Gao, Runsheng Xu, Jiachen Li, Ziran Wang, Zhiwen Fan, Zhengzhong Tu,
• Abstract要約: STAMPは、異種エージェントのためのタスクおよびモデルに依存しない協調認識パイプラインである。 計算オーバーヘッドを最小限に抑え、スケーラビリティを高め、モデルのセキュリティを維持する。 第一種フレームワークとしてSTAMPは,スケーラブルでセキュアなモビリティシステムの研究を,レベル5の自律性に向けて進めることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.890993164334766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Perception is crucial for autonomous driving, but single-agent perception is often constrained by sensors' physical limitations, leading to degraded performance under severe occlusion, adverse weather conditions, and when detecting distant objects. Multi-agent collaborative perception offers a solution, yet challenges arise when integrating heterogeneous agents with varying model architectures. To address these challenges, we propose STAMP, a scalable task- and model-agnostic, collaborative perception pipeline for heterogeneous agents. STAMP utilizes lightweight adapter-reverter pairs to transform Bird's Eye View (BEV) features between agent-specific and shared protocol domains, enabling efficient feature sharing and fusion. This approach minimizes computational overhead, enhances scalability, and preserves model security. Experiments on simulated and real-world datasets demonstrate STAMP's comparable or superior accuracy to state-of-the-art models with significantly reduced computational costs. As a first-of-its-kind task- and model-agnostic framework, STAMP aims to advance research in scalable and secure mobility systems towards Level 5 autonomy. Our project page is at https://xiangbogaobarry.github.io/STAMP and the code is available at https://github.com/taco-group/STAMP.
• Abstract（参考訳）: 知覚は自律運転には不可欠であるが、単一エージェントの知覚はセンサーの物理的制限によって制限されることが多く、重度の閉塞、悪天候条件下での性能低下、遠方からの物体の検出などに繋がる。 マルチエージェント協調認識は解決策を提供するが、異種エージェントと様々なモデルアーキテクチャを統合する際に問題が発生する。 これらの課題に対処するため、異種エージェントのためのスケーラブルなタスク・モデルに依存しない協調認識パイプラインSTAMPを提案する。 STAMPは軽量のアダプタ-リバータペアを使用して、Birdのアイビュー(BEV)機能をエージェント固有のプロトコルドメインと共有プロトコルドメインに変換し、効率的な機能共有と融合を可能にする。 このアプローチは計算オーバーヘッドを最小化し、スケーラビリティを高め、モデルのセキュリティを維持する。 シミュレーションおよび実世界のデータセットの実験は、STAMPの計算コストを大幅に削減した最先端モデルに匹敵する精度または優れた精度を示す。 タスクとモデルに依存しない最初のフレームワークとして、STAMPは、スケーラブルでセキュアなモビリティシステムの研究をレベル5の自律性に向けて進めることを目指している。 私たちのプロジェクトページはhttps://xiangbogaobarry.github.io/STAMPで、コードはhttps://github.com/taco-group/STAMPで利用可能です。

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