論文の概要: Bi-LRFusion: Bi-Directional LiDAR-Radar Fusion for 3D Dynamic Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01438v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 10:57:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 15:34:56.131452
• Title: Bi-LRFusion: Bi-Directional LiDAR-Radar Fusion for 3D Dynamic Object Detection
• Title（参考訳）: Bi-LRフュージョン:3次元動的物体検出のための双方向LiDAR-レーダー融合
• Authors: Yingjie Wang, Jiajun Deng, Yao Li, Jinshui Hu, Cong Liu, Yu Zhang, Jianmin Ji, Wanli Ouyang, Yanyong Zhang
• Abstract要約: この課題に対処し、動的オブジェクトの3D検出を改善するために、双方向LiDAR-Radar融合フレームワーク、Bi-LRFusionを導入する。 我々はnuScenesとORRデータセットに関する広範な実験を行い、我々のBi-LRFusionが動的オブジェクトを検出するための最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.59426158981108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR and Radar are two complementary sensing approaches in that LiDAR specializes in capturing an object's 3D shape while Radar provides longer detection ranges as well as velocity hints. Though seemingly natural, how to efficiently combine them for improved feature representation is still unclear. The main challenge arises from that Radar data are extremely sparse and lack height information. Therefore, directly integrating Radar features into LiDAR-centric detection networks is not optimal. In this work, we introduce a bi-directional LiDAR-Radar fusion framework, termed Bi-LRFusion, to tackle the challenges and improve 3D detection for dynamic objects. Technically, Bi-LRFusion involves two steps: first, it enriches Radar's local features by learning important details from the LiDAR branch to alleviate the problems caused by the absence of height information and extreme sparsity; second, it combines LiDAR features with the enhanced Radar features in a unified bird's-eye-view representation. We conduct extensive experiments on nuScenes and ORR datasets, and show that our Bi-LRFusion achieves state-of-the-art performance for detecting dynamic objects. Notably, Radar data in these two datasets have different formats, which demonstrates the generalizability of our method. Codes are available at https://github.com/JessieW0806/BiLRFusion.
• Abstract（参考訳）: LiDARとRadarは、LiDARが物体の3D形状を捉え、Radarはより長い検出範囲と速度ヒントを提供するという2つの補完的なセンシング手法である。 一見自然に見えるが、機能表現の改善のために効率的に組み合わせる方法はまだ不明だ。 主な課題は、レーダーデータが非常に乏しく、高さ情報がないことだ。 したがって、Radar機能をLiDAR中心の検知ネットワークに直接統合することは最適ではない。 本研究では,Bi-LRFusionと呼ばれる双方向LiDAR-Radar融合フレームワークを導入し,その課題に対処し,動的オブジェクトの3次元検出を改善する。 技術的には、Bi-LRFusionは2つのステップを含む: 第一に、高度情報や極端に疎外性の欠如に起因する問題を緩和するために、LiDARブランチから重要な詳細を学習することで、Radarの局所的な特徴を豊かにする。 我々はnuScenesとORRデータセットに関する広範な実験を行い、我々のBi-LRFusionが動的オブジェクトを検出するための最先端のパフォーマンスを達成することを示す。 特に、この2つのデータセットのレーダーデータは異なるフォーマットを持ち、この方法の一般化性を示している。 コードはhttps://github.com/jessiew0806/bilrfusionで入手できる。

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