연구진은 차량-모든 장치(V2X) 시스템을 위한 효율적인 인코딩 프레임워크 CABLE을 개발했어요. CABLE은 이전 클라우드 분할 마스크를 에지 장치로 전파하고, 잔여 움직임 단서를 활용해 마스크를 개선하고, 연결되지 않은 영역을 통합하여 관심 영역(ROI)을 형성해요.
ROI 마스크 이미지만 업로드하고, 클라우드 분할 출력을 다음 프레임의 우선순위로 피드백하는 마스크-ROI-LMM 피드백 루프를 구성해요.
다섯 데이터셋 실험 결과, 전체 프레임 추론 대비 감지 품질 저하를 최소화하면서 ROI 픽셀 커버리지 감소율은 73~87%, LMM 사전 채우기 속도 향상은 5~8배 달성했어요.