論文の概要: RadarGNN: Transformation Invariant Graph Neural Network for Radar-based Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06547v1
• Date: Thu, 13 Apr 2023 13:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 14:16:44.714995
• Title: RadarGNN: Transformation Invariant Graph Neural Network for Radar-based Perception
• Title（参考訳）: RadarGNN: レーダベース知覚のための変換不変グラフニューラルネットワーク
• Authors: Felix Fent, Philipp Bauerschmidt and Markus Lienkamp
• Abstract要約: 点自体の情報だけでなく,それらの関係も利用する新しいグラフニューラルネットワークが提案されている。 このモデルは、グラフの端に埋め込まれたポイント特徴とポイントペア特徴の両方を考慮するように設計されている。 RadarGNNモデルは、RadarScenesデータセットで以前のすべてのメソッドより優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A reliable perception has to be robust against challenging environmental conditions. Therefore, recent efforts focused on the use of radar sensors in addition to camera and lidar sensors for perception applications. However, the sparsity of radar point clouds and the poor data availability remain challenging for current perception methods. To address these challenges, a novel graph neural network is proposed that does not just use the information of the points themselves but also the relationships between the points. The model is designed to consider both point features and point-pair features, embedded in the edges of the graph. Furthermore, a general approach for achieving transformation invariance is proposed which is robust against unseen scenarios and also counteracts the limited data availability. The transformation invariance is achieved by an invariant data representation rather than an invariant model architecture, making it applicable to other methods. The proposed RadarGNN model outperforms all previous methods on the RadarScenes dataset. In addition, the effects of different invariances on the object detection and semantic segmentation quality are investigated. The code is made available as open-source software under https://github.com/TUMFTM/RadarGNN.
• Abstract（参考訳）: 信頼できる認識は、困難な環境条件に対して堅牢でなければならない。 そのため、近年の取り組みは、カメラとライダーセンサーに加えてレーダーセンサーの利用に焦点を当てている。 しかしながら、レーダーポイント雲のスパース性とデータ可用性の低さは、現在の認識手法では依然として困難である。 これらの課題に対処するために、ポイント自体の情報だけでなく、ポイント間の関係も利用する新しいグラフニューラルネットワークが提案されている。 このモデルは、グラフの端に埋め込まれたポイント特徴とポイントペア特徴の両方を考慮するように設計されている。 さらに,未解決のシナリオに対して堅牢な変換不変性を実現するための一般的なアプローチが提案されている。 変換不変性は不変モデルではなく不変データ表現によって達成され、他の方法にも適用できる。 提案されたRadarGNNモデルは、RadarScenesデータセットで以前のすべてのメソッドより優れている。 さらに,物体検出とセマンティックセグメンテーション品質に対する異なる不変性の影響について検討した。 ソースコードはhttps://github.com/TUMFTM/RadarGNNで公開されている。

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