यह शोधपत्र CoDiff का प्रस्ताव करता है, जो बहु-एजेंट प्रणालियों में सहयोगी 3D ऑब्जेक्ट डिटेक्शन प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक नया ढाँचा है। मौजूदा सहयोगी 3D ऑब्जेक्ट डिटेक्शन विधियाँ पोज़ अनुमान त्रुटियों और समय विलंब के कारण स्थानिक और लौकिक नॉइज़ युक्त फ़ीचर निरूपण उत्पन्न करती हैं, जिसके परिणामस्वरूप डिटेक्शन प्रदर्शन खराब होता है। CoDiff इन समस्याओं के समाधान के लिए एक प्रसार मॉडल का उपयोग करता है। यह उच्च-आयामी फ़ीचर मैप्स को एक पूर्व-प्रशिक्षित ऑटोएनकोडर के अव्यक्त स्थान में प्रक्षेपित करता है और प्रत्येक एजेंट से प्राप्त जानकारी के आधार पर प्रसार मॉडल के नमूने का मार्गदर्शन करता है, जिससे नॉइज़ दूर होता है और संलयित फ़ीचर्स में सुधार होता है। सिमुलेशन और वास्तविक-विश्व डेटासेट का उपयोग करके प्राप्त प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि CoDiff सहयोगी ऑब्जेक्ट डिटेक्शन में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है और एजेंट पोज़ और विलंब जानकारी में उच्च स्तर के नॉइज़ की उपस्थिति में भी मज़बूत है।
