Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Domain Shift on Radar-Based 3D Object Detection Amidst Diverse Environmental Conditions

論文の概要: Exploring Domain Shift on Radar-Based 3D Object Detection Amidst Diverse Environmental Conditions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06772v1
Date: Tue, 13 Aug 2024 09:55:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-14 17:56:13.633988
Title: Exploring Domain Shift on Radar-Based 3D Object Detection Amidst Diverse Environmental Conditions
Title（参考訳）: 各種環境条件下におけるレーダベース3次元物体検出における領域シフトの探索
Authors: Miao Zhang, Sherif Abdulatif, Benedikt Loesch, Marco Altmann, Marius Schwarz, Bin Yang,
Abstract要約: この研究は、4Dレーダーによる物体検出において、しばしば見過ごされがちな領域シフトの問題について考察する。以上の結果から,様々な気象シナリオにまたがるドメインシフトが明らかになり,ユニークなデータセットの感度が明らかになった。異なる道路タイプ、特に高速道路から都市環境への移行は、顕著な領域シフトをもたらします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.767261586617746
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The rapid evolution of deep learning and its integration with autonomous driving systems have led to substantial advancements in 3D perception using multimodal sensors. Notably, radar sensors show greater robustness compared to cameras and lidar under adverse weather and varying illumination conditions. This study delves into the often-overlooked yet crucial issue of domain shift in 4D radar-based object detection, examining how varying environmental conditions, such as different weather patterns and road types, impact 3D object detection performance. Our findings highlight distinct domain shifts across various weather scenarios, revealing unique dataset sensitivities that underscore the critical role of radar point cloud generation. Additionally, we demonstrate that transitioning between different road types, especially from highways to urban settings, introduces notable domain shifts, emphasizing the necessity for diverse data collection across varied road environments. To the best of our knowledge, this is the first comprehensive analysis of domain shift effects on 4D radar-based object detection. We believe this empirical study contributes to understanding the complex nature of domain shifts in radar data and suggests paths forward for data collection strategy in the face of environmental variability.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングの急速な進化と自律運転システムとの統合は、マルチモーダルセンサーを用いた3次元認識の大幅な進歩をもたらした。特にレーダーセンサーは、悪天候や様々な照明条件下でのカメラやライダーと比較して、より頑丈である。この研究は、4Dレーダーによる物体検出におけるドメインシフトがしばしば見過ごされがちな課題を掘り下げ、異なる気象パターンや道路タイプなどの環境条件が3D物体検出性能に与える影響について検討した。この結果から,レーダポイント雲の生成において重要な役割を担っている,ユニークなデータセットの感度が明らかになった。さらに,道路タイプの違い,特に高速道路から都市環境への移行は,様々な道路環境にまたがる多様なデータ収集の必要性を強調し,顕著な領域シフトをもたらすことを示した。我々の知る限りでは、これが4Dレーダーによる物体検出におけるドメインシフト効果の包括的な分析としては初めてである。この実証研究は、レーダーデータにおける領域シフトの複雑な性質の理解に寄与し、環境変動に直面したデータ収集戦略の道筋を提案する。

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