V2VNet：共同推論と予測のための車両間通信

本稿では、自動運転車両の認識性能および運動予測性能を向上させるために、車両間通信（V2V：Vehicle-to-Vehicle）の活用を検討する。複数の近接車両から受信した情報を知的に集約することにより、異なる視点から同一のシーンを観測することが可能となる。これにより、遮蔽（オクルージョン）の影響を克服し、観測が極めて稀または存在しない遠距離領域におけるエージェントの検出が実現される。また、本手法が圧縮された深層特徴マップの活性化情報を送信することにより、通信帯域の制約を満たしつつも高い精度を達成できることを示している。