Fugu-MT 論文翻訳(概要): L4DR: LiDAR-4DRadar Fusion for Weather-Robust 3D Object Detection

論文の概要: L4DR: LiDAR-4DRadar Fusion for Weather-Robust 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03677v1
Date: Wed, 7 Aug 2024 10:36:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-08 13:14:23.116353
Title: L4DR: LiDAR-4DRadar Fusion for Weather-Robust 3D Object Detection
Title（参考訳）: L4DR:LiDAR-4DRadar Fusion for Weather-Robust 3D Object Detection
Authors: Xun Huang, Ziyu Xu, Hai Wu, Jinlong Wang, Qiming Xia, Yan Xia, Jonathan Li, Kyle Gao, Chenglu Wen, Cheng Wang,
Abstract要約: L4DRは,LiDARと4Dレーダ融合を効果的に実現する3次元物体検出法である。我々のL4DRには、センサギャップを再現するためのマルチモーダルMMEとフォアグラウンド・アウェア・デノナイジング(FAD)技術が含まれています。霧のレベルによって性能が大幅に向上し、3D mAPは従来のLiDARのみのアプローチよりも18.17%向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.568605267098317
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: LiDAR-based vision systems are integral for 3D object detection, which is crucial for autonomous navigation. However, they suffer from performance degradation in adverse weather conditions due to the quality deterioration of LiDAR point clouds. Fusing LiDAR with the weather-robust 4D radar sensor is expected to solve this problem. However, the fusion of LiDAR and 4D radar is challenging because they differ significantly in terms of data quality and the degree of degradation in adverse weather. To address these issues, we introduce L4DR, a weather-robust 3D object detection method that effectively achieves LiDAR and 4D Radar fusion. Our L4DR includes Multi-Modal Encoding (MME) and Foreground-Aware Denoising (FAD) technique to reconcile sensor gaps, which is the first exploration of the complementarity of early fusion between LiDAR and 4D radar. Additionally, we design an Inter-Modal and Intra-Modal ({IM}2 ) parallel feature extraction backbone coupled with a Multi-Scale Gated Fusion (MSGF) module to counteract the varying degrees of sensor degradation under adverse weather conditions. Experimental evaluation on a VoD dataset with simulated fog proves that L4DR is more adaptable to changing weather conditions. It delivers a significant performance increase under different fog levels, improving the 3D mAP by up to 18.17% over the traditional LiDAR-only approach. Moreover, the results on the K-Radar dataset validate the consistent performance improvement of L4DR in real-world adverse weather conditions.
Abstract（参考訳）: LiDARベースの視覚システムは3Dオブジェクト検出に不可欠であり、自律的なナビゲーションには不可欠である。しかし、LiDAR点雲の品質劣化により、悪天候下での性能劣化に悩まされる。 LiDARと4Dレーダーセンサーを融合させることで、この問題を解決することが期待されている。しかし、LiDARと4Dレーダの融合は、データ品質と悪天候の劣化度で大きく異なるため、困難である。これらの問題に対処するために,L4DRという,LiDARと4Dレーダ融合を効果的に実現した気象破砕型3次元物体検出手法を導入する。我々のL4DRには、LiDARと4Dレーダの初期の融合の相補性の最初の調査であるセンサギャップを分解するMMEとFAD技術が含まれています。さらに, マルチスケールGated Fusion (MSGF) モジュールと組み合わせた並列特徴抽出バックボーンを設計し, 悪天候下でのセンサ劣化の度合いの変動に対処する。霧を模擬したVoDデータセットの実験的評価により,L4DRは気象条件の変化に適応可能であることが示された。霧のレベルによって性能が大幅に向上し、3D mAPは従来のLiDARのみのアプローチよりも18.17%向上した。さらに,K-Radarデータセットを用いて,現実の悪天候条件下でのL4DRの性能改善を検証した。

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