論文の概要: MirrorComm: A Communication-Efficient Cooperative Perception Framework via Mirrored World Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.02405v1
- Date: Mon, 02 Nov 2026 02:27:14 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-11-03 19:34:25.231179
- Title: MirrorComm: A Communication-Efficient Cooperative Perception Framework via Mirrored World Models
- Title（参考訳）: MirrorComm:ミラーワールドモデルによるコミュニケーション効率の良い協調知覚フレームワーク
- Abstract要約: MirrorCommはモデルに基づくコミュニケーション効率の良い協調認識フレームワークである。
MirrorCommは、通信帯域幅を66倍に削減し、最先端(SOTA)メソッドと同等の性能を維持している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.548811347862237
- License:
- Abstract: Cooperative perception (CP) requires substantial communication bandwidth to exchange sensing information among connected agents. A variety of compression techniques have been proposed to reduce transmission costs while retaining task-relevant information. However, most existing methods follow a frame-wise compression paradigm, overlooking temporal predictability and repeatedly transmitting information that could be inferred from historical context. To address these limitations, we propose MirrorComm, the first world model-based communication-efficient CP framework. Specifically, mirrored world models at the transmitter and receiver predict the transmitter's current observation from a shared history of its reconstructed observations. The transmitter compares this prediction with its current observation and selectively transmits observation updates to correct prediction errors, reducing repeated transmission of predictable information. Experiments on the OPV2V dataset across two downstream tasks including object detection and semantic segmentation show that MirrorComm reduces communication bandwidth requirements by up to approximately 66-fold while maintaining comparable performance to a state-of-the-art (SOTA) method. Ablation studies further demonstrate the effectiveness of the individual components.
- Abstract（参考訳）: 協調知覚(CP)は、接続されたエージェント間でセンシング情報を交換するために、かなりの通信帯域幅を必要とする。
タスク関連情報を保持しながら伝送コストを削減するため,様々な圧縮手法が提案されている。
しかし、既存のほとんどの手法は、時間的予測可能性を見越し、歴史的文脈から推測できる情報を繰り返し伝達するフレームワイド圧縮パラダイムに従っている。
これらの制約に対処するため、最初の世界モデルに基づく通信効率の高いCPフレームワークであるMirrorCommを提案する。
具体的には、送信機のミラー化された世界モデルと受信機が、再構成された観測の共有履歴から送信機の現在の観測を予測する。
送信機は、この予測を現在の観測結果と比較し、観測更新を補正誤差に選択的に送信し、予測可能な情報の繰り返し送信を減らす。
オブジェクト検出とセマンティックセグメンテーションを含む2つの下流タスクにわたるOPV2Vデータセットの実験では、MirrorCommは通信帯域幅を66倍に削減し、最先端(SOTA)メソッドと同等のパフォーマンスを維持している。
アブレーション研究は個々の成分の有効性をさらに示している。
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