論文の概要: HRFuser: A Multi-resolution Sensor Fusion Architecture for 2D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15157v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 09:40:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-02 00:56:21.377097
• Title: HRFuser: A Multi-resolution Sensor Fusion Architecture for 2D Object Detection
• Title（参考訳）: hrfuser: 2次元物体検出のためのマルチレゾリューションセンサ融合アーキテクチャ
• Authors: Tim Broedermann (1), Christos Sakaridis (1), Dengxin Dai (2) and Luc Van Gool (1 and 3) ((1) ETH Zurich, (2) MPI for Informatics, (3) KU Leuven)
• Abstract要約: 2Dオブジェクト検出は、2D画像領域で定義された基本的な高レベルなタスクである。 本稿では,任意の入力モードに対して直接スケールするマルチレゾリューションセンサ融合アーキテクチャであるHRFuserを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Besides standard cameras, autonomous vehicles typically include multiple additional sensors, such as lidars and radars, which help acquire richer information for perceiving the content of the driving scene. While several recent works focus on fusing certain pairs of sensors - such as camera and lidar or camera and radar - by using architectural components specific to the examined setting, a generic and modular sensor fusion architecture is missing from the literature. In this work, we focus on 2D object detection, a fundamental high-level task which is defined on the 2D image domain, and propose HRFuser, a multi-resolution sensor fusion architecture that scales straightforwardly to an arbitrary number of input modalities. The design of HRFuser is based on state-of-the-art high-resolution networks for image-only dense prediction and incorporates a novel multi-window cross-attention block as the means to perform fusion of multiple modalities at multiple resolutions. Even though cameras alone provide very informative features for 2D detection, we demonstrate via extensive experiments on the nuScenes and Seeing Through Fog datasets that our model effectively leverages complementary features from additional modalities, substantially improving upon camera-only performance and consistently outperforming state-of-the-art fusion methods for 2D detection both in normal and adverse conditions. The source code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 通常のカメラに加えて、自動運転車にはライダーやレーダーなどの複数のセンサーが含まれており、運転シーンの内容を認識するためによりリッチな情報を取得するのに役立つ。 最近のいくつかの研究は、カメラ、ライダー、カメラ、レーダーなどの特定のセンサーのペアを、検査された設定に特有のアーキテクチャコンポーネントを使用することに焦点を当てているが、汎用的でモジュラーなセンサー融合アーキテクチャは文献から欠落している。 本研究では,2d画像領域で定義された基本高レベルタスクである2dオブジェクト検出に着目し,任意の数の入力モダリティに対して直接スケールするマルチレゾリューションセンサ融合アーキテクチャであるhrfuserを提案する。 hrfuserの設計は、画像のみの高密度予測のための最先端の高解像度ネットワークに基づいており、複数の解像度で複数のモードの融合を行う手段として、新しいマルチウィンドウクロスアテンションブロックが組み込まれている。 カメラだけでは2D検出に非常に有意義な機能を提供しているが、nuScenes と Seeing Through Fog データセットの広範な実験を通じて、我々のモデルは、追加のモダリティから補完的な特徴を効果的に活用し、カメラのみの性能を大幅に改善し、正常および悪条件の両方において2D検出のための最先端の融合法を一貫して上回ることを示した。 ソースコードは一般公開される予定だ。

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