論文の概要: RTNH+: Enhanced 4D Radar Object Detection Network using Combined
CFAR-based Two-level Preprocessing and Vertical Encoding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17659v1
- Date: Thu, 19 Oct 2023 06:45:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-05 14:14:22.464336
- Title: RTNH+: Enhanced 4D Radar Object Detection Network using Combined
CFAR-based Two-level Preprocessing and Vertical Encoding
- Title（参考訳）: RTNH+:CFARによる2段階前処理と垂直符号化を組み合わせた4次元レーダ物体検出ネットワーク
- Authors: Seung-Hyun Kong, Dong-Hee Paek, Sangjae Cho
- Abstract要約: RTNH+は4Dレーダオブジェクト検出ネットワークであるRTNHの拡張版である。
RTNH+は10.14%,$AP_3DIoU=0.3$,$AP_3DIoU=0.5$で16.12%の大幅な性能向上を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.017543518311196
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Four-dimensional (4D) Radar is a useful sensor for 3D object detection and
the relative radial speed estimation of surrounding objects under various
weather conditions. However, since Radar measurements are corrupted with
invalid components such as noise, interference, and clutter, it is necessary to
employ a preprocessing algorithm before the 3D object detection with neural
networks. In this paper, we propose RTNH+ that is an enhanced version of RTNH,
a 4D Radar object detection network, by two novel algorithms. The first
algorithm is the combined constant false alarm rate (CFAR)-based two-level
preprocessing (CCTP) algorithm that generates two filtered measurements of
different characteristics using the same 4D Radar measurements, which can
enrich the information of the input to the 4D Radar object detection network.
The second is the vertical encoding (VE) algorithm that effectively encodes
vertical features of the road objects from the CCTP outputs. We provide details
of the RTNH+, and demonstrate that RTNH+ achieves significant performance
improvement of 10.14\% in ${{AP}_{3D}^{IoU=0.3}}$ and 16.12\% in
${{AP}_{3D}^{IoU=0.5}}$ over RTNH.
- Abstract（参考訳）: 4次元レーダー(4d radar)は、様々な気象条件下での3次元物体検出および周辺物体の相対ラジアル速度推定に有用なセンサである。
しかし、レーダー計測はノイズ、干渉、クラッタなどの不正な成分で分解されるため、ニューラルネットワークによる3次元物体検出の前に前処理アルゴリズムを用いる必要がある。
本稿では,2つの新しいアルゴリズムによる4次元レーダ物体検出ネットワークRTNHの強化版であるRTNH+を提案する。
第1のアルゴリズムは、cfar(constant false alarm rate)ベースの2レベルプリプロセッシング(cctp)アルゴリズムであり、同じ4次元レーダー計測を用いて異なる特性の2つのフィルタ計測を生成し、4次元レーダー物体検出ネットワークへの入力の情報を強化する。
2つ目は、cctp出力からロードオブジェクトの垂直特性を効果的にエンコードするvertical encoding (ve)アルゴリズムである。
我々はRTNH+の詳細を述べ、RTNH+が${AP}_{3D}^{IoU=0.3}}$と${AP}_{3D}^{IoU=0.5}}$で10.14\%の大幅な性能向上を達成することを示した。
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