論文の概要: RODNet: Radar Object Detection Using Cross-Modal Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01816v2
• Date: Mon, 8 Feb 2021 07:00:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 23:17:53.721200
• Title: RODNet: Radar Object Detection Using Cross-Modal Supervision
• Title（参考訳）: rodnet:クロスモーダル監視を用いたレーダー物体検出
• Authors: Yizhou Wang, Zhongyu Jiang, Xiangyu Gao, Jenq-Neng Hwang, Guanbin Xing, Hui Liu
• Abstract要約: レーダーは通常、厳しい運転シナリオではカメラよりも頑丈である。 カメラが撮影したRGB画像とは異なり、レーダー信号からのセマンティック情報は明らかに抽出が困難である。 レーダ周波数データからオブジェクトを純粋に検出するディープレーダオブジェクト検出ネットワーク(RODNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.33920572597379
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Radar is usually more robust than the camera in severe driving scenarios, e.g., weak/strong lighting and bad weather. However, unlike RGB images captured by a camera, the semantic information from the radar signals is noticeably difficult to extract. In this paper, we propose a deep radar object detection network (RODNet), to effectively detect objects purely from the carefully processed radar frequency data in the format of range-azimuth frequency heatmaps (RAMaps). Three different 3D autoencoder based architectures are introduced to predict object confidence distribution from each snippet of the input RAMaps. The final detection results are then calculated using our post-processing method, called location-based non-maximum suppression (L-NMS). Instead of using burdensome human-labeled ground truth, we train the RODNet using the annotations generated automatically by a novel 3D localization method using a camera-radar fusion (CRF) strategy. To train and evaluate our method, we build a new dataset -- CRUW, containing synchronized videos and RAMaps in various driving scenarios. After intensive experiments, our RODNet shows favorable object detection performance without the presence of the camera.
• Abstract（参考訳）: レーダーは通常、弱い/強い照明や悪天候といった厳しい運転シナリオでカメラよりも頑丈である。 しかし、カメラが捉えたRGB画像とは異なり、レーダー信号からのセマンティック情報は明らかに抽出が困難である。 本稿では,レンジ方位周波数ヒートマップ(ramaps)のフォーマットにおいて,注意深く処理されたレーダ周波数データから物体を効果的に検出する深層レーダ物体検出ネットワーク(rodnet)を提案する。 入力ramapの各スニペットからオブジェクト信頼度分布を予測するために、3つの異なる3dオートエンコーダベースのアーキテクチャが導入された。 最終検出結果は,位置ベース非最大抑圧 (L-NMS) と呼ばれる後処理法を用いて計算される。 そこで我々は,カメラレーダ融合(CRF)戦略を用いて,新しい3Dローカライゼーション法によって自動生成されるアノテーションを用いてRDDNetを訓練する。 この手法をトレーニングし、評価するために、さまざまな駆動シナリオで同期ビデオとRAMapを含む新しいデータセットであるCRUWを構築した。 集中的な実験の後,RODNetはカメラを使わずに良好な物体検出性能を示した。

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