論文の概要: RadarPillars: Efficient Object Detection from 4D Radar Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05020v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 12:13:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 15:56:59.513248
• Title: RadarPillars: Efficient Object Detection from 4D Radar Point Clouds
• Title（参考訳）: RadarPillars: 4次元レーダーポイント雲からの効率的な物体検出
• Authors: Alexander Musiat, Laurenz Reichardt, Michael Schulze, Oliver Wasenmüller,
• Abstract要約: 本稿では,柱型物体検出ネットワークRadarPillarsを提案する。 放射速度データを分解することにより、RadarPillarsは、View-of-Delftデータセットの最先端検出結果を大幅に上回る。 これはパラメータ数を大幅に削減し、既存のメソッドを効率面で上回り、エッジデバイス上でのリアルタイムパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.9356088038035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automotive radar systems have evolved to provide not only range, azimuth and Doppler velocity, but also elevation data. This additional dimension allows for the representation of 4D radar as a 3D point cloud. As a result, existing deep learning methods for 3D object detection, which were initially developed for LiDAR data, are often applied to these radar point clouds. However, this neglects the special characteristics of 4D radar data, such as the extreme sparsity and the optimal utilization of velocity information. To address these gaps in the state-of-the-art, we present RadarPillars, a pillar-based object detection network. By decomposing radial velocity data, introducing PillarAttention for efficient feature extraction, and studying layer scaling to accommodate radar sparsity, RadarPillars significantly outperform state-of-the-art detection results on the View-of-Delft dataset. Importantly, this comes at a significantly reduced parameter count, surpassing existing methods in terms of efficiency and enabling real-time performance on edge devices.
• Abstract（参考訳）: 自動車レーダーシステムは、射程、方位、ドップラー速度だけでなく、標高データも提供するように進化してきた。 この余分な次元は、4次元レーダーを3次元の点雲として表現することができる。 その結果、LiDARデータのために開発された既存の3次元物体検出のためのディープラーニング手法が、これらのレーダポイント雲に適用されることが多い。 しかし、これは4Dレーダデータの特別な特性を無視している。 これらのギャップに対処するために,柱型物体検出ネットワークであるRadarPillarsを提案する。 放射速度データを分解し、効率的な特徴抽出のためのPillarAttentionを導入し、レーダーの空間性に対応するための層スケーリングを研究することで、RadarPillarsは、View-of-Delftデータセットの最先端検出結果を大幅に上回った。 重要なことに、これはパラメータ数を大幅に削減し、既存のメソッドを効率面で上回り、エッジデバイス上でのリアルタイムパフォーマンスを実現している。

関連論文リスト

• RobuRCDet: Enhancing Robustness of Radar-Camera Fusion in Bird's Eye View for 3D Object Detection [68.99784784185019]
  暗い照明や悪天候はカメラの性能を低下させる。 レーダーは騒音と位置のあいまいさに悩まされる。 本稿では,BEVの頑健な物体検出モデルであるRobuRCDetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T17:17:38Z)
• A Novel Multi-Teacher Knowledge Distillation for Real-Time Object Detection using 4D Radar [5.038148262901536]
  3Dオブジェクト検出は、安全で自律的なナビゲーションに不可欠であり、多様な気象条件にまたがって信頼性の高い性能を必要とする。 従来のレーダーは標高データがないため制限がある。 4Dレーダーは、距離、方位、ドップラー速度とともに高度を測定することでこれを克服し、自動運転車にとって貴重なものとなっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T02:48:56Z)
• TransRAD: Retentive Vision Transformer for Enhanced Radar Object Detection [6.163747364795787]
  本稿では,新しい3次元レーダ物体検出モデルであるTransRADを提案する。 本研究では、ディープレーダオブジェクト検出における重複境界ボックスの共通問題を軽減するために、位置認識型NMSを提案する。 その結果,TransRADは2次元および3次元のレーダ検出タスクにおいて最先端の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-29T20:21:41Z)
• RadarNeXt: Real-Time and Reliable 3D Object Detector Based On 4D mmWave Imaging Radar [1.93832811391491]
  RadarNeXtは4D mmWaveのレーダー点雲に基づくリアルタイムで信頼性の高い3Dオブジェクト検出器である。 我々は,RadarNeXtが4D mmWaveレーダに基づく3次元知覚のための新しい,効果的なパラダイムを提供することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-04T15:40:46Z)
• RadarOcc: Robust 3D Occupancy Prediction with 4D Imaging Radar [15.776076554141687]
  3D占有に基づく知覚パイプラインは、かなり進歩した自律運転を持つ。 現在の方法では、LiDARやカメラの入力を3D占有率予測に頼っている。 本稿では,4次元イメージングレーダセンサを用いた3次元占有予測手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T21:48:17Z)
• Radar Fields: Frequency-Space Neural Scene Representations for FMCW Radar [62.51065633674272]
  本稿では,アクティブレーダイメージア用に設計されたニューラルシーン再構成手法であるRadar Fieldsを紹介する。 提案手法では,暗黙的ニューラルジオメトリとリフレクタンスモデルを用いて,暗黙的な物理インフォームドセンサモデルを構築し,生のレーダ測定を直接合成する。 本研究では,密集した車両やインフラを備えた都市景観を含む,多様な屋外シナリオにおける手法の有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T20:44:48Z)
• SMURF: Spatial Multi-Representation Fusion for 3D Object Detection with 4D Imaging Radar [12.842457981088378]
  本稿では,単一4次元イメージングレーダを用いた新しい3次元物体検出手法である空間多重表現融合(SMURF)を提案する。 SMURFは、狭角分解能とレーダ信号のマルチパス伝搬による測定精度の低下を緩和する。 The experimental evaluations on View-of-Delft (VoD) and TJ4DRadSet datasets showed the effective and generalization ability of SMURF。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T11:33:46Z)
• Bi-LRFusion: Bi-Directional LiDAR-Radar Fusion for 3D Dynamic Object Detection [78.59426158981108]
  この課題に対処し、動的オブジェクトの3D検出を改善するために、双方向LiDAR-Radar融合フレームワーク、Bi-LRFusionを導入する。 我々はnuScenesとORRデータセットに関する広範な実験を行い、我々のBi-LRFusionが動的オブジェクトを検出するための最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T10:57:41Z)
• LiRaNet: End-to-End Trajectory Prediction using Spatio-Temporal Radar Fusion [52.59664614744447]
  本稿では,レーダセンサ情報と広範に使用されているライダーと高精細度(HD)マップを用いた新しい終端軌道予測手法LiRaNetを提案する。 自動車レーダーは、リッチで補完的な情報を提供し、より長い距離の車両検出と即時速度測定を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-02T00:13:00Z)
• RadarNet: Exploiting Radar for Robust Perception of Dynamic Objects [73.80316195652493]
  我々は、自動運転車の文脈における認識のためにRadarを利用する問題に取り組む。 我々は、LiDARとRadarの両方のセンサーを知覚に利用した新しいソリューションを提案する。 RadarNetと呼ばれる我々のアプローチは、ボクセルベースの早期核融合と注意に基づく後期核融合を特徴としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-28T17:15:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。