論文の概要: Residual Vector Quantization For Communication-Efficient Multi-Agent Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21464v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 19:30:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:53.941679
• Title: Residual Vector Quantization For Communication-Efficient Multi-Agent Perception
• Title（参考訳）: 通信効率の良いマルチエージェント知覚のための残差ベクトル量子化
• Authors: Dereje Shenkut, B. V. K Vijaya Kumar,
• Abstract要約: 中間特徴を圧縮しながら空間的アイデンティティを保持する学習機能であるReVQomを提案する。 ReVQomは、単純なボトルネックネットワークを介して特徴次元を圧縮するエンドツーエンドの手法である。 DAIR-V2XリアルタイムCPデータセットでは、ReVQomは30bppから1365xで273x圧縮を6bppで達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.246150324257064
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent collaborative perception (CP) improves scene understanding by sharing information across connected agents such as autonomous vehicles, unmanned aerial vehicles, and robots. Communication bandwidth, however, constrains scalability. We present ReVQom, a learned feature codec that preserves spatial identity while compressing intermediate features. ReVQom is an end-to-end method that compresses feature dimensions via a simple bottleneck network followed by multi-stage residual vector quantization (RVQ). This allows only per-pixel code indices to be transmitted, reducing payloads from 8192 bits per pixel (bpp) of uncompressed 32-bit float features to 6-30 bpp per agent with minimal accuracy loss. On DAIR-V2X real-world CP dataset, ReVQom achieves 273x compression at 30 bpp to 1365x compression at 6 bpp. At 18 bpp (455x), ReVQom matches or outperforms raw-feature CP, and at 6-12 bpp it enables ultra-low-bandwidth operation with graceful degradation. ReVQom allows efficient and accurate multi-agent collaborative perception with a step toward practical V2X deployment.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント協調認識(CP)は、自律走行車、無人航空機、ロボットなどの接続されたエージェント間で情報を共有することにより、シーン理解を改善する。 しかし、通信帯域幅はスケーラビリティを制限します。 本稿では,中間特徴を圧縮しながら空間的同一性を保持する学習的特徴コーデックReVQomを提案する。 ReVQomは、単純なボトルネックネットワークを介して特徴次元を圧縮し、次に多段階残留ベクトル量子化(RVQ)を行うエンドツーエンドの手法である。 これにより、ピクセル単位のコードインデックスのみを送信でき、圧縮されていない32ビットフロートの特徴の8192ビット(bpp)のペイロードを、最小の精度で1エージェントあたり6-30bppに削減できる。 DAIR-V2XリアルタイムCPデータセットでは、ReVQomは30bppから1365xで273x圧縮を6bppで達成している。 18bpp (455x)では、ReVQomは生のCPと一致または性能が良く、6-12bppでは、優雅な劣化を伴う超低帯域幅動作を可能にする。 ReVQomは、実用的なV2Xデプロイメントに向けたステップとして、効率的で正確なマルチエージェント協調認識を可能にする。

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