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摘要。协作感知通过共享感知信息有效地扩展了代理的感知范围，并且它解决了单车感知中的遮挡问题。大多数现有作品都是基于感知模型同质性的假设。但是，在实际的协作场景中，代理使用不同的感知模型体系结构，这会导致合作者共享的中间功能的规模，渠道数量和语义空间的差异，从而为协作带来了挑战。我们介绍了HeteCooper，这是一个与异质感知模型的场景的合作感知框架。为了建模异质特征之间的相关性，我们构建了特征协作图，该图形完全保留了特征的语义信息和空间信息。此外，基于图形变压器的消息传递机制旨在在功能协作图中传输功能消息。首先，节点通道的数量和语义空间由Sepantic Mapper统一。然后，特征信息是由Edge Weighted引导的注意力集合而来的，最后实现了异质特征的融合。测试结果表明，我们的方法在模型均匀性和异质性方案中都能达到卓越的性能，并且对特征大小的变化也具有良好的可扩展性。
hetecooper：异质协作感知的功能协作图
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