Fugu-MT 論文翻訳(概要): SMURF: Spatial Multi-Representation Fusion for 3D Object Detection with 4D Imaging Radar

論文の概要: SMURF: Spatial Multi-Representation Fusion for 3D Object Detection with 4D Imaging Radar

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10784v3
Date: Thu, 5 Oct 2023 07:43:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-06 21:50:47.987302
Title: SMURF: Spatial Multi-Representation Fusion for 3D Object Detection with 4D Imaging Radar
Title（参考訳）: SMURF: 4次元イメージングレーダを用いた3次元物体検出のための空間多重表現融合
Authors: Jianan Liu, Qiuchi Zhao, Weiyi Xiong, Tao Huang, Qing-Long Han, Bing Zhu
Abstract要約: 本稿では,単一4次元イメージングレーダを用いた新しい3次元物体検出手法である空間多重表現融合(SMURF)を提案する。 SMURFは、狭角分解能とレーダ信号のマルチパス伝搬による測定精度の低下を緩和する。 The experimental evaluations on View-of-Delft (VoD) and TJ4DRadSet datasets showed the effective and generalization ability of SMURF。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.842457981088378
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The 4D Millimeter wave (mmWave) radar is a promising technology for vehicle sensing due to its cost-effectiveness and operability in adverse weather conditions. However, the adoption of this technology has been hindered by sparsity and noise issues in radar point cloud data. This paper introduces spatial multi-representation fusion (SMURF), a novel approach to 3D object detection using a single 4D imaging radar. SMURF leverages multiple representations of radar detection points, including pillarization and density features of a multi-dimensional Gaussian mixture distribution through kernel density estimation (KDE). KDE effectively mitigates measurement inaccuracy caused by limited angular resolution and multi-path propagation of radar signals. Additionally, KDE helps alleviate point cloud sparsity by capturing density features. Experimental evaluations on View-of-Delft (VoD) and TJ4DRadSet datasets demonstrate the effectiveness and generalization ability of SMURF, outperforming recently proposed 4D imaging radar-based single-representation models. Moreover, while using 4D imaging radar only, SMURF still achieves comparable performance to the state-of-the-art 4D imaging radar and camera fusion-based method, with an increase of 1.22% in the mean average precision on bird's-eye view of TJ4DRadSet dataset and 1.32% in the 3D mean average precision on the entire annotated area of VoD dataset. Our proposed method demonstrates impressive inference time and addresses the challenges of real-time detection, with the inference time no more than 0.05 seconds for most scans on both datasets. This research highlights the benefits of 4D mmWave radar and is a strong benchmark for subsequent works regarding 3D object detection with 4D imaging radar.
Abstract（参考訳）: 4Dミリ波レーダー(mmWave)は、悪天候条件下でのコスト効率と操作性から、車両の検知に有望な技術である。しかし、この技術の採用は、レーダポイントクラウドデータにおけるスパーシリティとノイズの問題によって妨げられている。本稿では,単一4次元イメージングレーダを用いた新しい3次元物体検出手法である空間多重表現融合(SMURF)を提案する。 SMURFは、カーネル密度推定(KDE)を通して多次元ガウス混合分布の柱化や密度特性を含むレーダー検出点の複数の表現を利用する。 KDEは、狭角分解能とレーダ信号のマルチパス伝搬による測定精度の低下を効果的に緩和する。さらに、KDEは密度特性をキャプチャすることで、ポイントクラウドの分散を緩和する。 View-of-Delft(VoD)とTJ4DRadSetデータセットの実験的評価は、SMURFの有効性と一般化能力を示し、最近提案された4Dイメージングレーダベースの単一表現モデルよりも優れている。さらに、4Dイメージングレーダのみを使用しながら、SMURFは最先端の4Dイメージングレーダとカメラ融合方式に匹敵する性能を保ち、TJ4DRadSetデータセットの鳥眼視の平均精度は1.22%、VoDデータセットの全注釈領域の平均精度は1.32%向上した。提案手法は印象的な推論時間を示し,2つのデータセットのほとんどのスキャンにおいて0.05秒以内で,リアルタイム検出の課題に対処する。本研究は、4DmmWaveレーダの利点を強調し、4Dイメージングレーダを用いた3次元物体検出に関するその後の研究の強力なベンチマークである。

関連論文リスト

MSSF: A 4D Radar and Camera Fusion Framework With Multi-Stage Sampling for 3D Object Detection in Autonomous Driving [9.184945917823047]
本研究では,4次元レーダとカメラを用いた簡易かつ効果的なマルチステージサンプリング・フュージョン(MSSF)ネットワークを提案する。 MSSFは、View-of-Delft(VoD)とTJ4DRadsetデータセットの3D平均精度を7.0%と4.0%改善している。さらには、VoDデータセット上の古典的なLiDARベースのメソッドを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-22T15:45:23Z)
V2X-R: Cooperative LiDAR-4D Radar Fusion for 3D Object Detection with Denoising Diffusion [43.55805087515543]
我々は、LiDAR、カメラ、および4Dレーダを取り入れた初のシミュレーションV2XデータセットであるV2X-Rを提案する。 V2X-Rには12,079のシナリオがあり、LiDARと4Dレーダーポイント雲の37,727フレーム、150,908の画像、170,859の注釈付き3D車両バウンディングボックスがある。本稿では,3次元物体検出のための新しいコラボレーティブLiDAR-4Dレーダ融合パイプラインを提案し,様々な融合戦略を用いて実装する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-13T07:41:47Z)
RadarPillars: Efficient Object Detection from 4D Radar Point Clouds [42.9356088038035]
本稿では,柱型物体検出ネットワークRadarPillarsを提案する。放射速度データを分解することにより、RadarPillarsは、View-of-Delftデータセットの最先端検出結果を大幅に上回る。これはパラメータ数を大幅に削減し、既存のメソッドを効率面で上回り、エッジデバイス上でのリアルタイムパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-09T12:13:38Z)
RadarOcc: Robust 3D Occupancy Prediction with 4D Imaging Radar [15.776076554141687]
3D占有に基づく知覚パイプラインは、かなり進歩した自律運転を持つ。現在の方法では、LiDARやカメラの入力を3D占有率予測に頼っている。本稿では,4次元イメージングレーダセンサを用いた3次元占有予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-22T21:48:17Z)
Sparse Points to Dense Clouds: Enhancing 3D Detection with Limited LiDAR Data [68.18735997052265]
単分子と点雲に基づく3次元検出の利点を組み合わせたバランスの取れたアプローチを提案する。本手法では,低コストで低解像度のセンサから得られる3Dポイントを少数必要としている。 3次元検出の精度は最先端の単分子検出法と比較して20%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-10T03:54:53Z)
ThermRad: A Multi-modal Dataset for Robust 3D Object Detection under Challenging Conditions [15.925365473140479]
ThermRadと呼ばれる新しいマルチモーダルデータセットは、3D LiDAR、4Dレーダー、RGBカメラ、サーマルカメラを含む。本研究では4次元レーダーとサーマルカメラの相補的な強度を利用して物体検出性能を向上させるRTDF-RCNNと呼ばれる新しいマルチモーダル融合法を提案する。本手法は,自動車,歩行者,自転車の検出において,それぞれ7.98%,24.27%,27.15%以上の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-20T04:34:30Z)
4DRVO-Net: Deep 4D Radar-Visual Odometry Using Multi-Modal and Multi-Scale Adaptive Fusion [2.911052912709637]
4次元(4D)レーダー-視覚計測(4DRVO)は4次元レーダーとカメラの補完情報を統合している。 4DRVOは4Dレーダーポイント雲の空隙による追跡誤差が顕著である可能性がある。本稿では,4次元レーダ・ビジュアル・オドメトリーの手法である4DRVO-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-12T14:00:09Z)
Echoes Beyond Points: Unleashing the Power of Raw Radar Data in Multi-modality Fusion [74.84019379368807]
本稿では,既存のレーダ信号処理パイプラインをスキップするEchoFusionという新しい手法を提案する。具体的には、まずBird's Eye View (BEV)クエリを生成し、次にレーダーから他のセンサーとフューズに対応するスペクトル特徴を取ります。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-31T09:53:50Z)
LiRaNet: End-to-End Trajectory Prediction using Spatio-Temporal Radar Fusion [52.59664614744447]
本稿では,レーダセンサ情報と広範に使用されているライダーと高精細度(HD)マップを用いた新しい終端軌道予測手法LiRaNetを提案する。自動車レーダーは、リッチで補完的な情報を提供し、より長い距離の車両検出と即時速度測定を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-02T00:13:00Z)
Depth Estimation from Monocular Images and Sparse Radar Data [93.70524512061318]
本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた単眼画像とレーダ点の融合により,より正確な深度推定を実現する可能性を検討する。レーダ測定で発生するノイズが,既存の融合法の適用を妨げている主要な理由の1つであることが判明した。実験はnuScenesデータセット上で行われ、カメラ、レーダー、LiDARの記録を様々な場面と気象条件で記録する最初のデータセットの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-30T19:01:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。