論文の概要: HyDRA: Hybrid Domain-Aware Robust Architecture for Heterogeneous Collaborative Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23975v1
- Date: Wed, 25 Mar 2026 06:15:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.157891
- Title: HyDRA: Hybrid Domain-Aware Robust Architecture for Heterogeneous Collaborative Perception
- Title（参考訳）: HyDRA: 異種協調知覚のためのハイブリッドドメイン対応ロバストアーキテクチャ
- Abstract要約: HyDRAは、ドメイン認識フレームワーク内で中間核融合と後期核融合を統合する統一パイプラインである。
実験では、HyDRAは最先端の異種CP法に匹敵する性能を達成している。
この性能は、協調エージェントの数が増加するにつれて維持され、再トレーニングなしにゼロコストスケーリングが可能となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.867517731896504
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In collaborative perception, an agent's performance can be degraded by heterogeneity arising from differences in model architecture or training data distributions. To address this challenge, we propose HyDRA (Hybrid Domain-Aware Robust Architecture), a unified pipeline that integrates intermediate and late fusion within a domain-aware framework. We introduce a lightweight domain classifier that dynamically identifies heterogeneous agents and assigns them to the late-fusion branch. Furthermore, we propose anchor-guided pose graph optimization to mitigate localization errors inherent in late fusion, leveraging reliable detections from intermediate fusion as fixed spatial anchors. Extensive experiments demonstrate that, despite requiring no additional training, HyDRA achieves performance comparable to state-of-the-art heterogeneity-aware CP methods. Importantly, this performance is maintained as the number of collaborating agents increases, enabling zero-cost scaling without retraining.
- Abstract（参考訳）: 協調的な知覚では、モデルアーキテクチャやトレーニングデータ分布の違いから生じる不均一性によってエージェントのパフォーマンスを劣化させることができる。
この課題に対処するため、ドメイン・アウェア・フレームワーク内で中間および後期融合を統合する統一パイプラインであるHyDRA(Hybrid Domain-Aware Robust Architecture)を提案する。
異種エージェントを動的に識別し、それらをレイトフュージョンブランチに割り当てる軽量なドメイン分類器を導入する。
さらに, 固定空間アンカーとしての中間核融合からの確実な検出を生かし, 局所化誤差を軽減するために, アンカー誘導型ポーズグラフ最適化を提案する。
大規模な実験により、HyDRAは追加の訓練を必要とせず、最先端の異種CP手法に匹敵する性能を達成している。
重要なことに、この性能は協調エージェントの数が増加するにつれて維持され、再トレーニングなしにゼロコストスケーリングが可能となる。
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