Fugu-MT 論文翻訳(概要): CAML: Collaborative Auxiliary Modality Learning for Multi-Agent Systems

論文の概要: CAML: Collaborative Auxiliary Modality Learning for Multi-Agent Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17821v2
Date: Thu, 29 May 2025 23:50:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-02 17:26:04.963683
Title: CAML: Collaborative Auxiliary Modality Learning for Multi-Agent Systems
Title（参考訳）: CAML:マルチエージェントシステムのための協調補助モダリティ学習
Authors: Rui Liu, Yu Shen, Peng Gao, Pratap Tokekar, Ming Lin,
Abstract要約: 我々は,新しいマルチモーダル・マルチエージェント・フレームワークである協調補助モダリティ学習(CAML)を提案する。事故検出においてCAMLが最大で$bf 58.1%の改善を達成していることを示す。また,コラボレーティブセマンティックセグメンテーションのための実世界の地上ロボットデータ上でCAMLを検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.20651868834145
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Multi-modal learning has become a crucial technique for improving the performance of machine learning applications across domains such as autonomous driving, robotics, and perception systems. However, in certain scenarios, particularly in resource-constrained environments, some modalities available during training may be absent during inference. While existing frameworks effectively utilize multiple data sources during training and enable inference with reduced modalities, they are primarily designed for single-agent settings. This poses a critical limitation in dynamic environments such as connected autonomous vehicles (CAV), where incomplete data coverage can lead to decision-making blind spots. Conversely, some works explore multi-agent collaboration but without addressing missing modality at test time. To overcome these limitations, we propose Collaborative Auxiliary Modality Learning (CAML), a novel multi-modal multi-agent framework that enables agents to collaborate and share multi-modal data during training, while allowing inference with reduced modalities during testing. Experimental results in collaborative decision-making for CAV in accident-prone scenarios demonstrate that CAML achieves up to a ${\bf 58.1}\%$ improvement in accident detection. Additionally, we validate CAML on real-world aerial-ground robot data for collaborative semantic segmentation, achieving up to a ${\bf 10.6}\%$ improvement in mIoU.
Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習は、自律運転、ロボット工学、知覚システムといった分野にわたる機械学習アプリケーションの性能を向上させる上で、重要な技術となっている。しかしながら、特定のシナリオ、特にリソース制約のある環境では、推論中にトレーニング中に利用できるいくつかのモダリティが欠落する可能性がある。既存のフレームワークはトレーニング中に複数のデータソースを効果的に利用し、モダリティを低減した推論を可能にするが、それらは主に単一エージェントの設定用に設計されている。これは、コネクテッド・オートモービル(CAV)のような動的環境において重要な制限となり、不完全なデータカバレッジが意思決定の盲点につながる可能性がある。逆に、マルチエージェントのコラボレーションを探求する研究もあるが、テスト時のモダリティの欠如には対処していない。このような制限を克服するために,エージェントがトレーニング中に複数モーダルデータを協調して共有し,テスト中のモダリティを低減した推論を可能にする,新しいマルチモーダルマルチエージェントフレームワークであるCollaborative Auxiliary Modality Learning (CAML)を提案する。事故発生シナリオにおけるCAVの協調的意思決定実験の結果、CAMLは事故検出において最大で${\bf 58.1}\%の改善を達成していることが示された。さらに,コラボレーティブセマンティックセグメンテーションのための実世界の地上ロボットデータ上でCAMLを検証し,mIoUで最大${\bf 10.6}\%の改善を実現した。

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