論文の概要: Towards a Robust Sensor Fusion Step for 3D Object Detection on Corrupted Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07344v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 18:06:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 16:18:43.934972
• Title: Towards a Robust Sensor Fusion Step for 3D Object Detection on Corrupted Data
• Title（参考訳）: 破壊データを用いた3次元物体検出のためのロバストセンサ融合
• Authors: Maciej K. Wozniak, Viktor Karefjards, Marko Thiel, Patric Jensfelt
• Abstract要約: この研究は、データの破損に対処し、3Dオブジェクト検出のためのセンサ融合をより堅牢にする新しい融合ステップを示す。 提案手法は,通常のデータに対する最先端手法と同等に動作し,不整合データに対して性能を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3012765978447565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal sensor fusion methods for 3D object detection have been revolutionizing the autonomous driving research field. Nevertheless, most of these methods heavily rely on dense LiDAR data and accurately calibrated sensors which is often not the case in real-world scenarios. Data from LiDAR and cameras often come misaligned due to the miscalibration, decalibration, or different frequencies of the sensors. Additionally, some parts of the LiDAR data may be occluded and parts of the data may be missing due to hardware malfunction or weather conditions. This work presents a novel fusion step that addresses data corruptions and makes sensor fusion for 3D object detection more robust. Through extensive experiments, we demonstrate that our method performs on par with state-of-the-art approaches on normal data and outperforms them on misaligned data.
• Abstract（参考訳）: 3次元物体検出のためのマルチモーダルセンサ融合法は、自動運転研究分野に革命をもたらした。 しかしながら、これらの手法のほとんどは、密集したLiDARデータと正確な校正されたセンサーに大きく依存している。 LiDARとカメラのデータはしばしば、センサーの誤校正、校正、あるいは異なる周波数のために不一致となる。 加えて、LiDARデータの一部が閉鎖され、ハードウェアの故障や気象条件のためにデータの一部が失われる可能性がある。 この研究は、データの破損に対処し、3Dオブジェクト検出のためのセンサ融合をより堅牢にする新しい融合ステップを示す。 広範にわたる実験により,本手法は通常のデータに対する最先端手法と同等に動作し,不整合データに対して性能を向上することを示した。

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