Fugu-MT 論文翻訳(概要): LXL: LiDAR Excluded Lean 3D Object Detection with 4D Imaging Radar and Camera Fusion

論文の概要: LXL: LiDAR Excluded Lean 3D Object Detection with 4D Imaging Radar and Camera Fusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00724v4
Date: Tue, 3 Oct 2023 10:07:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-05 08:06:08.961959
Title: LXL: LiDAR Excluded Lean 3D Object Detection with 4D Imaging Radar and Camera Fusion
Title（参考訳）: LXL:4次元イメージングレーダとカメラフュージョンを用いたLiDARによるリーン3次元物体検出
Authors: Weiyi Xiong, Jianan Liu, Tao Huang, Qing-Long Han, Yuxuan Xia, Bing Zhu
Abstract要約: 本稿では,カメラ上の「サンプリング」ビュー変換戦略と4次元イメージングレーダ融合による3次元物体検出について検討する。画像深度とレーダ情報を導入して「サンプリング」戦略を強化することにより、より正確なビュー変換を行うことができることを示す。 VoD と TJ4DRadSet データセットの実験により,提案手法はベルやホイッスルを使わずに,最先端の3Dオブジェクト検出手法よりも優れた性能を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.520176332262725
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As an emerging technology and a relatively affordable device, the 4D imaging radar has already been confirmed effective in performing 3D object detection in autonomous driving. Nevertheless, the sparsity and noisiness of 4D radar point clouds hinder further performance improvement, and in-depth studies about its fusion with other modalities are lacking. On the other hand, as a new image view transformation strategy, "sampling" has been applied in a few image-based detectors and shown to outperform the widely applied "depth-based splatting" proposed in Lift-Splat-Shoot (LSS), even without image depth prediction. However, the potential of "sampling" is not fully unleashed. This paper investigates the "sampling" view transformation strategy on the camera and 4D imaging radar fusion-based 3D object detection. LiDAR Excluded Lean (LXL) model, predicted image depth distribution maps and radar 3D occupancy grids are generated from image perspective view (PV) features and radar bird's eye view (BEV) features, respectively. They are sent to the core of LXL, called "radar occupancy-assisted depth-based sampling", to aid image view transformation. We demonstrated that more accurate view transformation can be performed by introducing image depths and radar information to enhance the "sampling" strategy. Experiments on VoD and TJ4DRadSet datasets show that the proposed method outperforms the state-of-the-art 3D object detection methods by a significant margin without bells and whistles. Ablation studies demonstrate that our method performs the best among different enhancement settings.
Abstract（参考訳）: 新興技術であり比較的手頃な価格の装置であるこの4Dイメージングレーダーは、自動運転における3Dオブジェクト検出にすでに有効であることが確認されている。しかし、4Dレーダーポイント雲の空間とノイズはさらなる性能向上を妨げ、他のモードとの融合に関する詳細な研究は欠如している。一方で,新たなイメージビュー変換戦略として,いくつかのイメージベース検出器に"サンプリング"が適用され,画像深度予測がなくても,リフト・スプレート・シューティング(lss)で提案されている広く適用されている"深度ベーススプレーティング"を上回っていることが示されている。しかし、「サンプリング」の可能性は完全には開かれていない。本稿では,カメラ上の「サンプリング」ビュー変換戦略と4次元イメージングレーダ融合による3次元物体検出について検討する。 LiDAR Excluded Lean(LXL)モデル、予測画像深度分布マップ、レーダー3D占有格子は、それぞれ画像視点(PV)特徴とレーダー鳥の視線(BEV)特徴から生成される。これらは、画像ビュー変換を支援するため、"radar occupancy-assisted depth-based sampling"と呼ばれるlxlのコアに送られる。我々は,画像深度とレーダ情報を導入して,より正確な視点変換を行うことで,「サンプリング」戦略を強化することを実証した。 VoD と TJ4DRadSet データセットの実験により,提案手法はベルやホイッスルを使わずに,最先端の3Dオブジェクト検出手法よりも優れた性能を示した。アブレーション研究により,本手法は異なる強調設定において最良であることが証明された。

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