論文の概要: A recurrent CNN for online object detection on raw radar frames

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11172v3
• Date: Mon, 20 May 2024 08:32:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 01:20:28.695785
• Title: A recurrent CNN for online object detection on raw radar frames
• Title（参考訳）: 生レーダフレーム上でのオンライン物体検出のための繰り返しCNN
• Authors: Colin Decourt, Rufin VanRullen, Didier Salle, Thomas Oberlin,
• Abstract要約: 本研究では,オンラインレーダオブジェクト検出のための新しいCNNアーキテクチャを提案する。 本稿では,コンボリューションとConvLSTMを混合したエンドツーエンドのトレーニング可能なアーキテクチャを提案する。 我々のモデルは因果的であり、オブジェクトを検出するためにConvLSTMのメモリに符号化された過去の情報のみを必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.074916574419171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automotive radar sensors provide valuable information for advanced driving assistance systems (ADAS). Radars can reliably estimate the distance to an object and the relative velocity, regardless of weather and light conditions. However, radar sensors suffer from low resolution and huge intra-class variations in the shape of objects. Exploiting the time information (e.g., multiple frames) has been shown to help to capture better the dynamics of objects and, therefore, the variation in the shape of objects. Most temporal radar object detectors use 3D convolutions to learn spatial and temporal information. However, these methods are often non-causal and unsuitable for real-time applications. This work presents RECORD, a new recurrent CNN architecture for online radar object detection. We propose an end-to-end trainable architecture mixing convolutions and ConvLSTMs to learn spatio-temporal dependencies between successive frames. Our model is causal and requires only the past information encoded in the memory of the ConvLSTMs to detect objects. Our experiments show such a method's relevance for detecting objects in different radar representations (range-Doppler, range-angle) and outperform state-of-the-art models on the ROD2021 and CARRADA datasets while being less computationally expensive.
• Abstract（参考訳）: 自動車用レーダーセンサーは、高度運転支援システム(ADAS)に貴重な情報を提供する。 レーダーは、天気や光条件に関わらず、物体からの距離と相対速度を確実に推定することができる。 しかし、レーダーセンサーは、低解像度で、物体の形状のクラス内における大きな変化に悩まされている。 時間情報(例えば、複数のフレーム)の爆発は、オブジェクトのダイナミクスをよりよく捉え、したがってオブジェクトの形状の変化を捉えるのに役立つことが示されている。 ほとんどの時間的レーダー物体検出器は空間的および時間的情報を学ぶために3D畳み込みを使用する。 しかし、これらの手法はしばしば非因果的であり、リアルタイムアプリケーションには適さない。 本稿では,オンラインレーダオブジェクト検出のための新しいCNNアーキテクチャであるRECORDを紹介する。 本稿では,コンボリューションとConvLSTMを混合したエンドツーエンドのトレーニング可能なアーキテクチャを提案し,逐次フレーム間の時空間依存性を学習する。 我々のモデルは因果的であり、オブジェクトを検出するためにConvLSTMのメモリに符号化された過去の情報のみを必要とする。 本実験は,ROD2021およびCARRADAデータセットにおける異なるレーダ表現(レンジドップラー,レンジアングル)のオブジェクト検出の妥当性を示す。

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