論文の概要: Deep Learning on Radar Centric 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00851v1
• Date: Thu, 27 Feb 2020 10:16:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 09:26:11.110191
• Title: Deep Learning on Radar Centric 3D Object Detection
• Title（参考訳）: レーダー3次元物体検出の深層学習
• Authors: Seungjun Lee
• Abstract要約: レーダーのみを用いた3次元物体検出に深層学習手法を導入する。 レーダラベル付きデータの欠如を克服するために,豊富なLiDARデータを利用する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.822598110892847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Even though many existing 3D object detection algorithms rely mostly on camera and LiDAR, camera and LiDAR are prone to be affected by harsh weather and lighting conditions. On the other hand, radar is resistant to such conditions. However, research has found only recently to apply deep neural networks on radar data. In this paper, we introduce a deep learning approach to 3D object detection with radar only. To the best of our knowledge, we are the first ones to demonstrate a deep learning-based 3D object detection model with radar only that was trained on the public radar dataset. To overcome the lack of radar labeled data, we propose a novel way of making use of abundant LiDAR data by transforming it into radar-like point cloud data and aggressive radar augmentation techniques.
• Abstract（参考訳）: 既存の3Dオブジェクト検出アルゴリズムの多くはカメラとLiDARに依存しているが、カメラとLiDARは厳しい天候や照明条件の影響を受けやすい。 一方、レーダーはそのような条件に耐性がある。 しかし、最近の研究でレーダーデータにディープニューラルネットワークを適用することが判明した。 本稿では,レーダーのみを用いた3次元物体検出のための深層学習手法を提案する。 私たちの知る限りでは、私たちは、公開レーダデータセットでトレーニングされたレーダーのみを用いたディープラーニングベースの3Dオブジェクト検出モデルを初めてデモしました。 レーダラベル付きデータの欠如を克服するために,レーダライクな点雲データとアグレッシブなレーダ拡張技術に変換することで,豊富なLiDARデータを利用する新しい手法を提案する。

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