論文の概要: A re-calibration method for object detection with multi-modal alignment bias in autonomous driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16848v1
- Date: Mon, 27 May 2024 05:46:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 16:50:47.364649
- Title: A re-calibration method for object detection with multi-modal alignment bias in autonomous driving
- Title（参考訳）: 自律運転における多モードアライメントバイアスを用いた物体検出のための再校正法
- Authors: Zhihang Song, Lihui Peng, Jianming Hu, Danya Yao, Yi Zhang,
- Abstract要約: 自律走行における多モード物体検出は、異なるセンサからの補完情報を融合させることにより、大きなブレークスルーを達成した。
実際には、キャリブレーション行列は車両が工場を出る際に固定されるが、振動、バンプ、データラグはキャリブレーションバイアスを引き起こす可能性がある。
我々は,SOTA検出方式EPNet++の実験を行い,キャリブレーションの偏りをわずかに示し,性能を著しく低下させることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.601405124830806
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-modal object detection in autonomous driving has achieved great breakthroughs due to the usage of fusing complementary information from different sensors. The calibration in fusion between sensors such as LiDAR and camera is always supposed to be precise in previous work. However, in reality, calibration matrices are fixed when the vehicles leave the factory, but vibration, bumps, and data lags may cause calibration bias. As the research on the calibration influence on fusion detection performance is relatively few, flexible calibration dependency multi-sensor detection method has always been attractive. In this paper, we conducted experiments on SOTA detection method EPNet++ and proved slight bias on calibration can reduce the performance seriously. We also proposed a re-calibration model based on semantic segmentation which can be combined with a detection algorithm to improve the performance and robustness of multi-modal calibration bias.
- Abstract（参考訳）: 自律走行における多モード物体検出は、異なるセンサからの補完情報を融合させることにより、大きなブレークスルーを達成した。
LiDARやカメラなどのセンサーとの融合の校正は常に、以前の研究では正確である。
しかし実際には、キャリブレーション行列は車両が工場を出る際に固定されるが、振動、バンプ、データラグはキャリブレーションバイアスを引き起こす可能性がある。
核融合検出性能に対するキャリブレーションの影響は比較的少ないため、フレキシブルキャリブレーション依存性のマルチセンサ検出法は常に魅力的である。
本稿では,SOTA検出方式EPNet++の実験を行い,キャリブレーションの偏りをわずかに示し,性能を著しく低下させることを示した。
また,マルチモーダルキャリブレーションバイアスの性能とロバスト性を改善するために,セマンティックセグメンテーションに基づく再校正モデルを提案する。
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