論文の概要: Warping of Radar Data into Camera Image for Cross-Modal Supervision in Automotive Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12809v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 17:12:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:17:26.816017
• Title: Warping of Radar Data into Camera Image for Cross-Modal Supervision in Automotive Applications
• Title（参考訳）: 自動車用クロスモーダル監視用カメラ画像へのレーダデータのワーピング
• Authors: Christopher Grimm, Tai Fei, Ernst Warsitz, Ridha Farhoud, Tobias Breddermann, Reinhold Haeb-Umbach
• Abstract要約: 本稿では,レーダレンジドップラー(RD)スペクトルをカメラ画像に投影する新しい枠組みを提案する。 カメラ、ライダー、レーダーから供給される新しいシーンフロー推定アルゴリズムを提示し、ワーピング操作の精度を向上させる。 本フレームワークは,カメラデータからの指向性推定(DoA),ターゲット検出,セマンティックセグメンテーション,レーダパワー推定など,複数のアプリケーションで実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.592974060001993
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel framework to project automotive radar range-Doppler (RD) spectrum into camera image. The utilized warping operation is designed to be fully differentiable, which allows error backpropagation through the operation. This enables the training of neural networks (NN) operating exclusively on RD spectrum by utilizing labels provided from camera vision models. As the warping operation relies on accurate scene flow, additionally, we present a novel scene flow estimation algorithm fed from camera, lidar and radar, enabling us to improve the accuracy of the warping operation. We demonstrate the framework in multiple applications like direction-of-arrival (DoA) estimation, target detection, semantic segmentation and estimation of radar power from camera data. Extensive evaluations have been carried out for the DoA application and suggest superior quality for NN based estimators compared to classical estimators. The novel scene flow estimation approach is benchmarked against state-of-the-art scene flow algorithms and outperforms them by roughly a third.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動車用レーダレンジドップラー(rd)スペクトルをカメラ画像に投影する新しい枠組みを提案する。 使用済みのワーピング操作は、操作を通じてエラーバックプロパゲーションを可能にするため、完全に微分可能なように設計されている。 これにより、カメラビジョンモデルから提供されるラベルを利用することで、RDスペクトルのみで動作するニューラルネットワーク(NN)のトレーニングが可能になる。 ウォーピング操作は正確なシーンフローに依存するため,カメラ,ライダー,レーダーから供給されるシーンフロー推定アルゴリズムを提案することにより,ウォーピング動作の精度を向上させることができる。 本フレームワークは,カメラデータからの指向性推定(DoA),ターゲット検出,セマンティックセグメンテーション,レーダパワー推定など,複数のアプリケーションで実証されている。 広範に評価を行った結果,従来の推定値と比較してNNベース推定値に優れた品質が示唆された。 新たなシーンフロー推定手法は,最先端のシーンフローアルゴリズムに対してベンチマークを行い,約3分の1の精度で評価する。

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