Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhanced K-Radar: Optimal Density Reduction to Improve Detection Performance and Accessibility of 4D Radar Tensor-based Object Detection

論文の概要: Enhanced K-Radar: Optimal Density Reduction to Improve Detection Performance and Accessibility of 4D Radar Tensor-based Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06342v1
Date: Sat, 11 Mar 2023 08:12:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-14 19:38:57.621327
Title: Enhanced K-Radar: Optimal Density Reduction to Improve Detection Performance and Accessibility of 4D Radar Tensor-based Object Detection
Title（参考訳）: 拡張Kレーダ:4次元レーダテンソルを用いた物体検出における検出性能とアクセシビリティ向上のための最適密度低減
Authors: Dong-Hee Paek, Seung-Hyun Kong, Kevin Tirta Wijaya
Abstract要約: 4D Sparse Radar (4DSRT)を導入し、4D Radarデータに対するオフライン密度の低減による新しい表現を行い、生データサイズを大幅に削減した。ニューラルネットワークをトレーニングするための最適化された開発キットも提供され、4DSRTの利用とともに17.1倍のトレーニング速度が向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6832237384792461
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent works have shown the superior robustness of four-dimensional (4D) Radar-based three-dimensional (3D) object detection in adverse weather conditions. However, processing 4D Radar data remains a challenge due to the large data size, which require substantial amount of memory for computing and storage. In previous work, an online density reduction is performed on the 4D Radar Tensor (4DRT) to reduce the data size, in which the density reduction level is chosen arbitrarily. However, the impact of density reduction on the detection performance and memory consumption remains largely unknown. In this paper, we aim to address this issue by conducting extensive hyperparamter tuning on the density reduction level. Experimental results show that increasing the density level from 0.01% to 50% of the original 4DRT density level proportionally improves the detection performance, at a cost of memory consumption. However, when the density level is increased beyond 5%, only the memory consumption increases, while the detection performance oscillates below the peak point. In addition to the optimized density hyperparameter, we also introduce 4D Sparse Radar Tensor (4DSRT), a new representation for 4D Radar data with offline density reduction, leading to a significantly reduced raw data size. An optimized development kit for training the neural networks is also provided, which along with the utilization of 4DSRT, improves training speed by a factor of 17.1 compared to the state-of-the-art 4DRT-based neural networks. All codes are available at: https://github.com/kaist-avelab/K-Radar.
Abstract（参考訳）: 近年の研究では、悪天候条件下での4次元レーダーによる3次元物体検出の優れた堅牢性を示している。しかし、4D Radarのデータ処理は、計算とストレージに大量のメモリを必要とする巨大なデータサイズのため、依然として課題である。先行研究では、4次元レーダーテンソル(4drt)上でオンライン密度低減を行い、密度低減レベルを任意に選択したデータサイズを低減する。しかし, 密度低下が検出性能とメモリ消費に与える影響は明らかになっていない。本稿では,密度低減レベルを広範に調整することにより,この問題に対処することを目的とする。実験結果から,元の4DRT密度の0.01%から50%への密度上昇は,メモリ消費のコストで検出性能を比例的に向上させることが示された。しかし、密度レベルが5%を超えるとメモリ消費だけが増加し、検出性能はピーク点以下に変動する。 4d sparse radar tensor (4dsrt) は4d sparse radarデータのオフライン密度低減のための新しい表現であり、生データサイズが大幅に削減される。ニューラルネットワークをトレーニングするための最適化された開発キットも提供され、4DSRTの利用とともに、最先端の4DRTベースのニューラルネットワークと比較して17.1倍のトレーニング速度が向上する。すべてのコードは、https://github.com/kaist-avelab/K-Radar.comで入手できる。

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