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J-GLOBAL ID：202002263507149950   整理番号：20A1750100

いつ2com:コミュニケーショングラフグルーピングによるマルチエージェント認識【JST・京大機械翻訳】

When2com: Multi-Agent Perception via Communication Graph Grouping

著者 (4件)： Liu Yen-Cheng (Georgia Institute of Technology) ,  Tian Junjiao (Georgia Institute of Technology) ,  Glaser Nathaniel (Georgia Institute of Technology) ,  Kira Zsolt (Georgia Institute of Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CVPR  ページ： 4105-4114  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一エージェント認識のために著しい進歩がなされてきたが,多くのアプリケーションは,カバレッジやロバスト性などの利点のために,複数のセンシングエージェントと交差エージェント通信を必要とする。したがって,分散および帯域幅効率の良い方法でマルチエージェント協調知覚をサポートするフレームワークを開発することが重要である。本論文では,1エージェントが知覚タスクを行うのに必要であり,同じタスクで他のエージェントと情報を通信し,共有できる協調認識問題に取り組んだ。特に,通信グループを構築し,通信する時に決定するための学習による通信フレームワークを提案した。2つの異なる知覚タスクに対するフレームワークの一般化可能性を実証し,優れた性能を維持しながら通信帯域幅を大幅に低減することを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 通信 ,  応用プログラム ,  帯域幅 ,  ロバスト性 ,  *エージェント
準シソーラス用語： *マルチエージェント ,  エージェント通信 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： マルチエージェント