Fugu-MT 論文翻訳(概要): FADet: A Multi-sensor 3D Object Detection Network based on Local Featured Attention

論文の概要: FADet: A Multi-sensor 3D Object Detection Network based on Local Featured Attention

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11682v1
Date: Sun, 19 May 2024 21:52:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-21 14:43:16.098434
Title: FADet: A Multi-sensor 3D Object Detection Network based on Local Featured Attention
Title（参考訳）: FADet:局所的特徴注意に基づくマルチセンサ3Dオブジェクト検出ネットワーク
Authors: Ziang Guo, Zakhar Yagudin, Selamawit Asfaw, Artem Lykov, Dzmitry Tsetserukou,
Abstract要約: カメラ、LiDAR、レーダーは自律走行タスクのための一般的な知覚センサーである。これらのセンサーにはそれぞれ独自の特徴があるため、賢くその能力を活用することは依然として課題である。本研究では,異なるセンサの特性を特に研究するマルチセンサ3D検出ネットワークであるFADetを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.332328100695052
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Camera, LiDAR and radar are common perception sensors for autonomous driving tasks. Robust prediction of 3D object detection is optimally based on the fusion of these sensors. To exploit their abilities wisely remains a challenge because each of these sensors has its own characteristics. In this paper, we propose FADet, a multi-sensor 3D detection network, which specifically studies the characteristics of different sensors based on our local featured attention modules. For camera images, we propose dual-attention-based sub-module. For LiDAR point clouds, triple-attention-based sub-module is utilized while mixed-attention-based sub-module is applied for features of radar points. With local featured attention sub-modules, our FADet has effective detection results in long-tail and complex scenes from camera, LiDAR and radar input. On NuScenes validation dataset, FADet achieves state-of-the-art performance on LiDAR-camera object detection tasks with 71.8% NDS and 69.0% mAP, at the same time, on radar-camera object detection tasks with 51.7% NDS and 40.3% mAP. Code will be released at https://github.com/ZionGo6/FADet.
Abstract（参考訳）: カメラ、LiDAR、レーダーは自律走行タスクのための一般的な知覚センサーである。 3次元物体検出のロバストな予測は、これらのセンサの融合に基づいて最適である。これらのセンサーにはそれぞれ独自の特徴があるため、賢くその能力を活用することは依然として課題である。本稿では,マルチセンサ3D検出ネットワークであるFADetを提案する。カメラ画像に対して,デュアルアテンションに基づくサブモジュールを提案する。 LiDAR点雲では、三重アテンションベースのサブモジュールが使われ、混合アテンションベースのサブモジュールがレーダポイントの特徴に適用される。局所的な注目サブモジュールにより、FADetはカメラ、LiDAR、レーダー入力から、長い尾と複雑なシーンを効果的に検出できる。 NuScenesの検証データセットでは、FADetは71.8% NDSと69.0% mAPのLiDARカメラオブジェクト検出タスクに対して、51.7% NDSと40.3% mAPのレーダーカメラオブジェクト検出タスクに対して、最先端のパフォーマンスを達成する。コードはhttps://github.com/ZionGo6/FADet.comでリリースされる。

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