Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gaussian Radar Transformer for Semantic Segmentation in Noisy Radar Data

論文の概要: Gaussian Radar Transformer for Semantic Segmentation in Noisy Radar Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03690v1
Date: Wed, 7 Dec 2022 15:05:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-08 17:01:31.007214
Title: Gaussian Radar Transformer for Semantic Segmentation in Noisy Radar Data
Title（参考訳）: 雑音レーダデータにおける意味セグメンテーションのためのガウスレーダトランスフォーマ
Authors: Matthias Zeller and Jens Behley and Michael Heidingsfeld and Cyrill Stachniss
Abstract要約: シーン理解は、将来の状態予測、衝突回避、経路計画を行うために、動的環境における自律ロボットにとって不可欠である。カメラとLiDARの認識は近年大きく進歩したが、悪天候下では限界に直面した。マルチモーダルセンサースイートの可能性を最大限に活用するためには、レーダーセンサーは安全上の重要なタスクに不可欠であり、現在ほとんどの新しい車両に導入されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.457104508061015
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Scene understanding is crucial for autonomous robots in dynamic environments for making future state predictions, avoiding collisions, and path planning. Camera and LiDAR perception made tremendous progress in recent years, but face limitations under adverse weather conditions. To leverage the full potential of multi-modal sensor suites, radar sensors are essential for safety critical tasks and are already installed in most new vehicles today. In this paper, we address the problem of semantic segmentation of moving objects in radar point clouds to enhance the perception of the environment with another sensor modality. Instead of aggregating multiple scans to densify the point clouds, we propose a novel approach based on the self-attention mechanism to accurately perform sparse, single-scan segmentation. Our approach, called Gaussian Radar Transformer, includes the newly introduced Gaussian transformer layer, which replaces the softmax normalization by a Gaussian function to decouple the contribution of individual points. To tackle the challenge of the transformer to capture long-range dependencies, we propose our attentive up- and downsampling modules to enlarge the receptive field and capture strong spatial relations. We compare our approach to other state-of-the-art methods on the RadarScenes data set and show superior segmentation quality in diverse environments, even without exploiting temporal information.
Abstract（参考訳）: シーン理解は、将来の状態予測、衝突回避、経路計画のための動的環境における自律ロボットにとって不可欠である。カメラとLiDARは近年大きく進歩したが、悪天候下では限界に直面した。マルチモーダルセンサーの可能性を最大限に活用するために、レーダーセンサーは安全上重要なタスクに必須であり、現在ほとんどの新車に搭載されている。本稿では,レーダーポイント雲内の移動物体の意味セグメンテーションの問題に対処し,他のセンサモダリティを用いて環境の知覚を向上させる。ポイントクラウドを高密度化するために複数のスキャンを集約する代わりに、スパースな単一スキャンセグメンテーションを正確に実行するセルフアテンションメカニズムに基づく新しいアプローチを提案する。ガウス型レーダトランスフォーマーと呼ばれるこの手法は,新たに導入されたガウス型トランスフォーマー層を含み,ソフトマックス正規化をガウス関数に置き換え,個々の点の寄与を分離する。長距離依存を捉えるトランスフォーマの課題に取り組むため,我々は受容場を拡大し,強い空間関係を捉えるための注意深いアップ・アンド・ダウンサンプリングモジュールを提案する。我々はRadarScenesデータセットの他の最先端手法と比較し、時間的情報を活用することなく、多様な環境において優れたセグメンテーション品質を示す。

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