論文の概要: Tackling Clutter in Radar Data -- Label Generation and Detection Using PointNet++

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09530v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 17:46:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 14:18:03.143106
• Title: Tackling Clutter in Radar Data -- Label Generation and Detection Using PointNet++
• Title（参考訳）: レーダデータにおけるクラッタの処理 -- PointNet++ を用いたラベル生成と検出
• Authors: Johannes Kopp, Dominik Kellner, Aldi Piroli and Klaus Dietmayer
• Abstract要約: クラッタを識別するための2つの新しいニューラルネットワーク構成を提案する。 入力データ、ネットワークアーキテクチャ、トレーニング設定は、このタスクのために特別に調整される。 オブジェクトアノテーションで既存のデータに適用し、そのコードをリリースすることで、我々は、初めて利用可能なレーダークラッタデータセットを効果的に作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.113809521379022
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Radar sensors employed for environment perception, e.g. in autonomous vehicles, output a lot of unwanted clutter. These points, for which no corresponding real objects exist, are a major source of errors in following processing steps like object detection or tracking. We therefore present two novel neural network setups for identifying clutter. The input data, network architectures and training configuration are adjusted specifically for this task. Special attention is paid to the downsampling of point clouds composed of multiple sensor scans. In an extensive evaluation, the new setups display substantially better performance than existing approaches. Because there is no suitable public data set in which clutter is annotated, we design a method to automatically generate the respective labels. By applying it to existing data with object annotations and releasing its code, we effectively create the first freely available radar clutter data set representing real-world driving scenarios. Code and instructions are accessible at www.github.com/kopp-j/clutter-ds.
• Abstract（参考訳）: 環境認識に使用されるレーダーセンサー(例えば自動運転車)は、多くの不要な乱雑を出力する。 対応する実オブジェクトが存在しないこれらのポイントは、オブジェクト検出やトラッキングのような処理ステップにおけるエラーの主な原因である。 そこで本研究では,クラッタ同定のための2つのニューラルネットワーク構成を提案する。 このタスクのために、入力データ、ネットワークアーキテクチャ、トレーニング構成を調整する。 複数のセンサースキャンからなる点雲のダウンサンプリングには特に注意が払われる。 広範な評価において、新しいセットアップは、既存のアプローチよりも大幅に優れたパフォーマンスを示す。 clutterをアノテートした適切な公開データセットがないため,各ラベルを自動的に生成する手法を設計した。 オブジェクトアノテーションで既存のデータに適用し、そのコードを公開することにより、現実の運転シナリオを表す最初の自由に利用可能なレーダークラッタデータセットを効果的に作成する。 コードと命令はwww.github.com/kopp-j/clutter-dsでアクセスできる。

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