論文の概要: Bootstrapping Autonomous Radars with Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04519v2
• Date: Sat, 9 Dec 2023 12:13:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 12:25:29.209028
• Title: Bootstrapping Autonomous Radars with Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 自己監督型学習による自律レーダのブートストラップ
• Authors: Yiduo Hao, Sohrab Madani, Junfeng Guan, Mohammed Alloulah, Saurabh Gupta, Haitham Hassanieh
• Abstract要約: レーダモデルの訓練は、大規模レーダデータの注釈付けのコストと難しさによって妨げられている。 本研究では,未ラベルのレーダデータを事前学習型レーダのみの埋め込みに活用して,自律型認識タスクを実現するための自己教師型学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.919956011310012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The perception of autonomous vehicles using radars has attracted increased research interest due its ability to operate in fog and bad weather. However, training radar models is hindered by the cost and difficulty of annotating large-scale radar data. To overcome this bottleneck, we propose a self-supervised learning framework to leverage the large amount of unlabeled radar data to pre-train radar-only embeddings for self-driving perception tasks. The proposed method combines radar-to-radar and radar-to-vision contrastive losses to learn a general representation from unlabeled radar heatmaps paired with their corresponding camera images. When used for downstream object detection, we demonstrate that the proposed self-supervision framework can improve the accuracy of state-of-the-art supervised baselines by 5.8% in mAP.
• Abstract（参考訳）: レーダーを用いた自動運転車の認識は、霧や悪天候下での運転能力から研究の関心が高まりつつある。 しかし、大規模レーダーデータの注釈付けのコストと難しさにより、レーダーモデルの訓練が妨げられている。 このボトルネックを克服するために,未ラベルのレーダーデータを事前学習したレーダのみの埋め込みに活用する,自己教師型学習フレームワークを提案する。 提案手法は,レーダ対レーダーとレーダ対画像のコントラスト損失を組み合わせることで,ラベルなしのレーダヒートマップと対応するカメラ画像から一般表現を学習する。 下流オブジェクト検出に使用する場合,提案するセルフスーパービジョンフレームワークにより,最先端の教師付きベースラインの精度を5.8%向上できることを示す。

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