Which2comm: An Efficient Collaborative Perception Framework for 3D Object Detection

📄 arXiv: 2503.17175v2 📥 PDF

作者: Duanrui Yu, Jing You, Xin Pei, Anqi Qu, Dingyu Wang, Shaocheng Jia

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-21 (更新: 2025-03-25)

💡 一句话要点

提出Which2comm，利用语义检测框实现高效协同3D目标检测

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 协同感知 3D目标检测 多智能体系统 稀疏特征 语义检测框

📋 核心要点

  1. 现有协同感知系统受限于通信带宽，导致智能体间数据传输量受限，影响感知性能。
  2. Which2comm通过传输包含语义信息的稀疏目标级特征（SemDBs），降低通信成本并提升检测精度。
  3. 实验表明，Which2comm在V2XSet和OPV2V数据集上优于现有方法，并对真实延迟具有更好的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Which2comm的新型多智能体3D目标检测框架，该框架利用目标级别的稀疏特征。通过将目标的语义信息集成到3D目标检测框中，引入了语义检测框（SemDBs）。创新性地在智能体之间传输这些信息丰富的目标级别稀疏特征，不仅显著减少了通信量，而且提高了3D目标检测性能。具体而言，构建了一个完全稀疏的网络来从各个智能体提取SemDBs；采用具有相对时间编码机制的时间融合方法来获得全面的时空特征。在V2XSet和OPV2V数据集上的大量实验表明，Which2comm在感知性能和通信成本方面始终优于其他最先进的方法，并且对实际延迟表现出更好的鲁棒性。这些结果表明，对于多智能体协同3D目标检测，仅传输目标级别的稀疏特征就足以实现高精度和鲁棒的性能。

🔬 方法详解

问题定义：多智能体协同3D目标检测旨在利用多个智能体的信息来提升整体的感知能力。然而，实际应用中有限的通信带宽限制了智能体间的数据传输量，导致协同感知系统的性能下降。现有方法通常需要传输大量的原始点云数据或体素特征，通信成本高昂，难以满足实时性要求。

核心思路：Which2comm的核心思路是只传输包含语义信息的目标级别稀疏特征（SemDBs），从而在保证感知性能的同时，显著降低通信成本。通过将目标的语义信息集成到3D目标检测框中，可以更有效地表达场景信息，减少冗余数据的传输。

技术框架：Which2comm框架主要包含以下几个阶段：1) 各个智能体使用全稀疏网络提取SemDBs；2) 利用相对时间编码机制进行时间融合，获得全面的时空特征；3) 将融合后的特征用于3D目标检测。整体架构旨在高效地提取和融合目标级别的稀疏特征，从而实现高性能的协同感知。

关键创新：Which2comm最重要的技术创新点在于引入了语义检测框（SemDBs）的概念，并将目标级别的稀疏特征作为智能体间通信的主要内容。与现有方法传输原始点云或体素特征相比，SemDBs包含了更丰富的语义信息，同时显著降低了通信量。

关键设计：在网络结构方面，采用了全稀疏网络来提取SemDBs，以减少计算量和内存占用。在时间融合方面，使用了相对时间编码机制，以更好地处理不同智能体之间的时间延迟。损失函数的设计也针对SemDBs的特点进行了优化，以提高目标检测的精度。

📊 实验亮点

在V2XSet和OPV2V数据集上的实验结果表明，Which2comm在感知性能和通信成本方面均优于现有方法。具体而言，Which2comm在保持较高检测精度的同时，显著降低了智能体间的数据传输量，并且对实际延迟表现出更好的鲁棒性。这些结果验证了该方法在多智能体协同3D目标检测中的有效性。

🎯 应用场景

Which2comm适用于自动驾驶、智能交通等需要多智能体协同感知的场景。通过降低通信成本，该方法可以部署在带宽受限的实际环境中，提升车辆的感知能力和安全性。未来，该方法可以扩展到更多类型的智能体和更复杂的场景中，例如无人机协同巡检、机器人协同作业等。

📄 摘要（原文）

Collaborative perception allows real-time inter-agent information exchange and thus offers invaluable opportunities to enhance the perception capabilities of individual agents. However, limited communication bandwidth in practical scenarios restricts the inter-agent data transmission volume, consequently resulting in performance declines in collaborative perception systems. This implies a trade-off between perception performance and communication cost. To address this issue, we propose Which2comm, a novel multi-agent 3D object detection framework leveraging object-level sparse features. By integrating semantic information of objects into 3D object detection boxes, we introduce semantic detection boxes (SemDBs). Innovatively transmitting these information-rich object-level sparse features among agents not only significantly reduces the demanding communication volume, but also improves 3D object detection performance. Specifically, a fully sparse network is constructed to extract SemDBs from individual agents; a temporal fusion approach with a relative temporal encoding mechanism is utilized to obtain the comprehensive spatiotemporal features. Extensive experiments on the V2XSet and OPV2V datasets demonstrate that Which2comm consistently outperforms other state-of-the-art methods on both perception performance and communication cost, exhibiting better robustness to real-world latency. These results present that for multi-agent collaborative 3D object detection, transmitting only object-level sparse features is sufficient to achieve high-precision and robust performance.