論文の概要: RadarDistill: Boosting Radar-based Object Detection Performance via Knowledge Distillation from LiDAR Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05061v2
- Date: Fri, 5 Apr 2024 00:43:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-08 18:16:01.319111
- Title: RadarDistill: Boosting Radar-based Object Detection Performance via Knowledge Distillation from LiDAR Features
- Title（参考訳）: RadarDistill:LiDAR特徴量からの知識蒸留によるレーダベース物体検出性能の向上
- Authors: Geonho Bang, Kwangjin Choi, Jisong Kim, Dongsuk Kum, Jun Won Choi,
- Abstract要約: RadarDistillは、LiDARデータを利用してレーダデータの表現を改善する知識蒸留(KD)手法である。
RadarDistillは、3つのキーコンポーネントを使用してLiDAR特徴の望ましい特徴をレーダー特徴に伝達することに成功した。
nuScenesデータセットの比較分析により、RadarDistillは、レーダのみのオブジェクト検出タスクに対して、最先端(SOTA)性能を達成することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.686167262542297
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The inherent noisy and sparse characteristics of radar data pose challenges in finding effective representations for 3D object detection. In this paper, we propose RadarDistill, a novel knowledge distillation (KD) method, which can improve the representation of radar data by leveraging LiDAR data. RadarDistill successfully transfers desirable characteristics of LiDAR features into radar features using three key components: Cross-Modality Alignment (CMA), Activation-based Feature Distillation (AFD), and Proposal-based Feature Distillation (PFD). CMA enhances the density of radar features by employing multiple layers of dilation operations, effectively addressing the challenge of inefficient knowledge transfer from LiDAR to radar. AFD selectively transfers knowledge based on regions of the LiDAR features, with a specific focus on areas where activation intensity exceeds a predefined threshold. PFD similarly guides the radar network to selectively mimic features from the LiDAR network within the object proposals. Our comparative analyses conducted on the nuScenes datasets demonstrate that RadarDistill achieves state-of-the-art (SOTA) performance for radar-only object detection task, recording 20.5% in mAP and 43.7% in NDS. Also, RadarDistill significantly improves the performance of the camera-radar fusion model.
- Abstract（参考訳）: レーダデータの固有ノイズとスパース特性は、3次元物体検出に有効な表現を見つける上での課題となる。
本稿では,新しい知識蒸留(KD)手法であるRadarDistillを提案し,LiDARデータを利用してレーダデータの表現を改善する。
RadarDistillは、CMA(Cross-Modality Alignment)、AFD(Activation-based Feature Distillation)、PFD(Product-based Feature Distillation)の3つの主要コンポーネントを使用して、LiDARの望ましい特徴をレーダー特徴に伝達することに成功した。
CMAは、複数のダイレーション演算を用いてレーダー特性の密度を高め、LiDARからレーダーへの非効率な知識伝達の課題に効果的に対処する。
AFDは、活性化強度が予め定義された閾値を超える領域に特化して、LiDAR特徴の領域に基づいて知識を選択的に転送する。
PFDも同様にレーダーネットワークを誘導し、オブジェクトの提案の中でLiDARネットワークから機能を選択的に模倣する。
nuScenesデータセットとの比較分析により、RadarDistillは、レーダーのみのオブジェクト検出タスクにおいて、20.5%のmAP、43.7%のNDSで、最先端(SOTA)性能を達成することが示された。
また、RadarDistillは、カメラレーダ融合モデルの性能を大幅に改善する。
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