Fugu-MT 論文翻訳(概要): MVFAN: Multi-View Feature Assisted Network for 4D Radar Object Detection

論文の概要: MVFAN: Multi-View Feature Assisted Network for 4D Radar Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16389v1
Date: Wed, 25 Oct 2023 06:10:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-26 16:27:09.244574
Title: MVFAN: Multi-View Feature Assisted Network for 4D Radar Object Detection
Title（参考訳）: MVFAN:4次元レーダ物体検出のための多視点特徴支援ネットワーク
Authors: Qiao Yan, Yihan Wang
Abstract要約: 4Dレーダーは、悪天候下での弾力性と費用対効果が認められている。 LiDARやカメラとは異なり、レーダーは厳しい気象条件で損傷を受けないままである。本稿では,自律走行車のためのレーダーによる3次元物体検出手法を提案する。
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: 4D radar is recognized for its resilience and cost-effectiveness under adverse weather conditions, thus playing a pivotal role in autonomous driving. While cameras and LiDAR are typically the primary sensors used in perception modules for autonomous vehicles, radar serves as a valuable supplementary sensor. Unlike LiDAR and cameras, radar remains unimpaired by harsh weather conditions, thereby offering a dependable alternative in challenging environments. Developing radar-based 3D object detection not only augments the competency of autonomous vehicles but also provides economic benefits. In response, we propose the Multi-View Feature Assisted Network (\textit{MVFAN}), an end-to-end, anchor-free, and single-stage framework for 4D-radar-based 3D object detection for autonomous vehicles. We tackle the issue of insufficient feature utilization by introducing a novel Position Map Generation module to enhance feature learning by reweighing foreground and background points, and their features, considering the irregular distribution of radar point clouds. Additionally, we propose a pioneering backbone, the Radar Feature Assisted backbone, explicitly crafted to fully exploit the valuable Doppler velocity and reflectivity data provided by the 4D radar sensor. Comprehensive experiments and ablation studies carried out on Astyx and VoD datasets attest to the efficacy of our framework. The incorporation of Doppler velocity and RCS reflectivity dramatically improves the detection performance for small moving objects such as pedestrians and cyclists. Consequently, our approach culminates in a highly optimized 4D-radar-based 3D object detection capability for autonomous driving systems, setting a new standard in the field.
Abstract（参考訳）: 4Dレーダーは、悪天候下での弾力性と費用対効果で認識されており、自動運転において重要な役割を担っている。カメラとライダーは通常、自動運転車の知覚モジュールで使用される主要なセンサーであるが、レーダーは貴重な補足センサーとして機能する。 LiDARやカメラとは異なり、レーダーは厳しい気象条件で損傷を受けていないため、困難な環境では信頼性の高い代替手段を提供する。レーダーによる3Dオブジェクト検出の開発は、自動運転車の能力を高めるだけでなく、経済的利益をもたらす。そこで,我々は4d-radarに基づく自律走行車用3d物体検出のためのエンドツーエンド・アンカーフリー・シングルステージフレームワークであるmulti-view feature assisted network (\textit{mvfan})を提案する。レーダー点雲の不規則分布を考慮したフォアグラウンドとバックグラウンドポイントの強化による特徴学習の強化を目的とした,新しい位置マップ生成モジュールの導入により,特徴利用不足の問題に対処した。さらに,4dレーダセンサが提供するドップラー速度と反射率データを完全に活用するために,先駆的なバックボーンであるレーダー機能支援バックボーンを提案する。 astyx と vod データセットを用いた包括的実験とアブレーション研究は,このフレームワークの有効性を証明している。ドップラー速度とRCS反射率の付加により、歩行者やサイクリストなどの小型移動物体の検出性能が劇的に向上する。その結果,自律走行システムにおける高度に最適化された4次元レーダーによる物体検出能力が達成され,新たな標準が確立された。

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