CoSDH：基于供需感知与中间-晚期混合的通信高效协同感知
计算机视觉与模式识别
2025-03-06 v1
摘要
多智能体协同感知通过利用多个智能体的信息来增强感知能力，被认为是解决自动驾驶中单车感知能力不足问题的基本方案。然而，现有的协同感知方法在通信效率与感知精度之间面临困境。为解决这一问题，我们提出了一种基于供需感知与中间-晚期混合的新型通信高效协同感知框架，命名为\mymethodname。通过建模智能体之间的供需关系，该框架细化了协作区域的选择，在保持精度的同时减少了不必要的通信开销。此外，我们创新性地引入了中间-晚期混合协作模式，其中晚期协作弥补了低通信带宽下协同感知性能的退化。在多个数据集上的广泛实验，包括模拟和真实场景，表明\mymethodname~达到了最先进的检测精度和最优的带宽权衡，在真实通信带宽下提供了优越的检测精度，从而证明了其有效性和实际应用价值。代码将在 https://github.com/Xu2729/CoSDH 发布。
引用
@article{arxiv.2503.03430,
title = {CoSDH: Communication-Efficient Collaborative Perception via Supply-Demand Awareness and Intermediate-Late Hybridization},
author = {Junhao Xu and Yanan Zhang and Zhi Cai and Di Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.03430},
year = {2025}
}
备注
Accepted at CVPR 2025