V2VFormer++: Multi-Modal Vehicle-to-Vehicle Cooperative Perception via Global-Local Transformer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multi-vehicle cooperative perception has recently emerged for facilitating long-range and large-scale perception ability of connected automated vehicles (CAVs). Nonetheless, enormous efforts formulate collaborative perception as LiDAR-only 3D detection paradigm, neglecting the significance and complementary of dense image. In this work, we construct the first multi-modal vehicle-to-vehicle cooperative perception framework dubbed as V2VFormer++, where individual camera-LiDAR representation is incorporated with dynamic channel fusion (DCF) at bird’s-eye-view (BEV) space and ego-centric BEV maps from adjacent vehicles are aggregated by global-local transformer module. Specifically, channel-token mixer (CTM) with MLP design is developed to capture global response among neighboring CAVs, and position-aware fusion (PAF) further investigate the spatial correlation between each ego-networked map in a local perspective. In this manner, we could strategically determine which CAVs are desirable for collaboration and how to aggregate the foremost information from them. Quantitative and qualitative experiments are conducted on both publicly-available OPV2V and V2X-Sim 2.0 benchmarks, and our proposed V2VFormer++ reports the state-of-the-art cooperative perception performance, demonstrating its effectiveness and advancement. Moreover, ablation study and visualization analysis further suggest the strong robustness against diverse disturbances from real-world scenarios.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle