論文の概要: Rethinking of Radar's Role: A Camera-Radar Dataset and Systematic Annotator via Coordinate Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05207v1
• Date: Tue, 11 May 2021 17:13:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-12 13:54:07.401187
• Title: Rethinking of Radar's Role: A Camera-Radar Dataset and Systematic Annotator via Coordinate Alignment
• Title（参考訳）: radarの役割再考:座標アライメントによるカメラ・レーダーデータセットとシステマティック・アノテータ
• Authors: Yizhou Wang, Gaoang Wang, Hung-Min Hsu, Hui Liu, Jenq-Neng Hwang
• Abstract要約: CRUWと呼ばれる新しいデータセットを体系的なアノテーションとパフォーマンス評価システムで提案する。 CRUWは、レーダーの無線周波数(RF)画像から3Dのオブジェクトを純粋に分類し、ローカライズすることを目指しています。 私たちの知る限り、CRUWは体系的なアノテーションと評価システムを備えた最初の公開大規模データセットです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.24705460170415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Radar has long been a common sensor on autonomous vehicles for obstacle ranging and speed estimation. However, as a robust sensor to all-weather conditions, radar's capability has not been well-exploited, compared with camera or LiDAR. Instead of just serving as a supplementary sensor, radar's rich information hidden in the radio frequencies can potentially provide useful clues to achieve more complicated tasks, like object classification and detection. In this paper, we propose a new dataset, named CRUW, with a systematic annotator and performance evaluation system to address the radar object detection (ROD) task, which aims to classify and localize the objects in 3D purely from radar's radio frequency (RF) images. To the best of our knowledge, CRUW is the first public large-scale dataset with a systematic annotation and evaluation system, which involves camera RGB images and radar RF images, collected in various driving scenarios.
• Abstract（参考訳）: radarは長い間、障害物の測位と速度推定のための自動運転車の一般的なセンサーだった。 しかし、全天候に対するロバストなセンサーとして、レーダーの能力はカメラやLiDARと比べて十分に明らかになっていない。 単に補足センサーとして機能する代わりに、電波周波数に隠されたレーダーの豊富な情報は、オブジェクトの分類や検出のようなより複雑なタスクを達成するための有用な手がかりとなる可能性がある。 本稿では,レーダーの電波(rf)画像から物体を3dに分類・ローカライズすることを目的とした,レーダオブジェクト検出(rod)タスクに対処するシステム的注釈器と性能評価システムを備えた,cruwという新しいデータセットを提案する。 我々の知る限り、CRUWは、様々な運転シナリオで収集されたカメラRGB画像とレーダーRF画像を含む、体系的なアノテーションと評価システムを備えた最初の大規模データセットである。

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