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。

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