論文の概要: ThermRad: A Multi-modal Dataset for Robust 3D Object Detection under
Challenging Conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10161v3
- Date: Tue, 12 Sep 2023 09:45:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-13 16:40:21.941230
- Title: ThermRad: A Multi-modal Dataset for Robust 3D Object Detection under
Challenging Conditions
- Title（参考訳）: ThermRad: 混在条件下でのロバスト3次元物体検出のためのマルチモーダルデータセット
- Authors: Qiao Yan, Yihan Wang
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.925365473140479
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robust 3D object detection in extreme weather and illumination conditions is
a challenging task. While radars and thermal cameras are known for their
resilience to these conditions, few studies have been conducted on
radar-thermal fusion due to the lack of corresponding datasets. To address this
gap, we first present a new multi-modal dataset called ThermRad, which includes
a 3D LiDAR, a 4D radar, an RGB camera and a thermal camera. This dataset is
unique because it includes data from all four sensors in extreme weather
conditions, providing a valuable resource for future research in this area. To
validate the robustness of 4D radars and thermal cameras for 3D object
detection in challenging weather conditions, we propose a new multi-modal
fusion method called RTDF-RCNN, which leverages the complementary strengths of
4D radars and thermal cameras to boost object detection performance. To further
prove the effectiveness of our proposed framework, we re-implement
state-of-the-art (SOTA) 3D detectors on our dataset as benchmarks for
evaluation. Our method achieves significant enhancements in detecting cars,
pedestrians, and cyclists, with improvements of over 7.98%, 24.27%, and 27.15%,
respectively, while achieving comparable results to LiDAR-based approaches. Our
contributions in both the ThermRad dataset and the new multi-modal fusion
method provide a new approach to robust 3D object detection in adverse weather
and illumination conditions. The ThermRad dataset will be released.
- Abstract（参考訳）: 極度の天候と照明条件下でのロバストな3D物体検出は難しい課題である。
レーダーとサーマルカメラはこれらの条件に対する弾力性で知られているが、対応するデータセットがないため、レーダー熱融合の研究はほとんど行われていない。
このギャップに対処するために、まず3D LiDAR、4Dレーダー、RGBカメラ、サーマルカメラを含む、ThermRadと呼ばれる新しいマルチモーダルデータセットを提示する。
このデータセットは、極度の気象条件下で4つのセンサー全てからのデータを含んでいるため、この領域における将来の研究に貴重なリソースを提供する。
そこで本研究では, RTDF-RCNNと呼ばれる, 4次元レーダとサーマルカメラの相補的強度を利用して, 物体検出性能を向上させるマルチモーダル融合法を提案する。
提案手法の有効性をさらに証明するため, 評価のためのベンチマークとして, データセット上にSOTA(State-of-the-art)3D検出器を再実装した。
提案手法は,車,歩行者,自転車の検知において,それぞれ7.98%,24.27%,27.15%以上の改善を達成し,LiDARによるアプローチと同等の結果を得た。
ThermRadデータセットと新しいマルチモーダル融合法への我々の貢献は、悪天候や照明条件下での堅牢な3次元物体検出に新しいアプローチを提供する。
ThermRadデータセットがリリースされる。
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