WaveComm: Wavelet特徴蒸留による協調知覚のための軽量通信

要旨：マルチエージェント協調センシングシステムにおいて、情報交換から生じる大きな通信オーバーヘッドは、特に帯域幅が制約された環境で、スケーラビリティとリアルタイム性能を著しく制限します。これにより、性能の低下と信頼性の低下が生じることが多くあります。この課題に対処するため、低帯域幅環境でセンシング性能を維持しつつ伝送負荷を大幅に削減するウェーブレットベースの通信フレームワーク WaveComm を提案します。WaveComm の核心的な革新は、離散ウェーブレット変換（DWT）を用いて特徴マップを分解し、通信オーバーヘッドを最小化するために低周波成分のみを伝送する点にあります。高周波の詳細は省略され、それらの影響は受信側で軽量ジェネレータを用いて再構成されます。ピクセル、構造、意味、分布レベル全体で再構成品質を最適化するために、Multi-Scale Distillation（MSD）損失を採用します。 LiDARベースおよびカメラベースの知覚タスクのための OPV2V および DAIR-V2X データセットでの実験は、WaveComm が通信量を元の86.3%、87.0%に削減しても最先端の性能を維持することを示しています。既存のアプローチと比較して、WaveComm は通信効率と知覚精度の両方で競争力のある改善を達成します。アブレーション研究は、その主要な構成要素の有効性をさらに検証します。