V2VNet：用于联合感知与预测的车间通信
计算机视觉与模式识别
2020-08-18 v1
摘要
在本文中，我们探索利用车对车（V2V）通信来提升自动驾驶车辆的感知与运动预测性能。通过智能聚合从多个邻近车辆接收到的信息，我们可以从不同视角观察同一场景。这使我们能够看穿遮挡并在远距离检测参与者，而此类观测非常稀疏或不存在。我们还展示了我们发送压缩深度特征图激活值的方法在满足通信带宽要求的同时实现了高精度。
引用
@article{arxiv.2008.07519,
title = {V2VNet: Vehicle-to-Vehicle Communication for Joint Perception and Prediction},
author = {Tsun-Hsuan Wang and Sivabalan Manivasagam and Ming Liang and Bin Yang and Wenyuan Zeng and James Tu and Raquel Urtasun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.07519},
year = {2020}
}
备注
ECCV 2020 (Oral)