Fugu-MT 論文翻訳(概要): Validation & Exploration of Multimodal Deep-Learning Camera-Lidar Calibration models

論文の概要: Validation & Exploration of Multimodal Deep-Learning Camera-Lidar Calibration models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13402v1
Date: Fri, 20 Sep 2024 11:03:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 07:28:56.385556
Title: Validation & Exploration of Multimodal Deep-Learning Camera-Lidar Calibration models
Title（参考訳）: マルチモーダルディープラーニングカメラライダー校正モデルの検証と探索
Authors: Venkat Karramreddy, Liam Mitchell,
Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルセンサシステムの校正のためのディープラーニングアーキテクチャの探索,評価,実装における革新的な研究について述べる。焦点は、センサー融合を利用して、3D LiDARと2Dカメラのダイナミックでリアルタイムなアライメントを実現することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This article presents an innovative study in exploring, evaluating, and implementing deep learning architectures for the calibration of multi-modal sensor systems. The focus behind this is to leverage the use of sensor fusion to achieve dynamic, real-time alignment between 3D LiDAR and 2D Camera sensors. static calibration methods are tedious and time-consuming, which is why we propose utilizing Conventional Neural Networks (CNN) coupled with geometrically informed learning to solve this issue. We leverage the foundational principles of Extrinsic LiDAR-Camera Calibration tools such as RegNet, CalibNet, and LCCNet by exploring open-source models that are available online and comparing our results with their corresponding research papers. Requirements for extracting these visual and measurable outputs involved tweaking source code, fine-tuning, training, validation, and testing for each of these frameworks for equal comparisons. This approach aims to investigate which of these advanced networks produces the most accurate and consistent predictions. Through a series of experiments, we reveal some of their shortcomings and areas for potential improvements along the way. We find that LCCNet yields the best results out of all the models that we validated.
Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダルセンサシステムの校正のためのディープラーニングアーキテクチャの探索,評価,実装における革新的な研究について述べる。その背景にあるのは、センサー融合を利用して、3D LiDARと2Dカメラのダイナミックでリアルタイムなアライメントを実現することだ。静的キャリブレーション法は退屈で時間を要するため,この問題を解決するために,従来型ニューラルネットワーク(CNN)と幾何学的に情報を得た学習を組み合わせることを提案する。我々は、RegNet、CalibNet、LCCNetなどのExtrinsic LiDAR-Camera Calibrationツールの基本原則を活用し、オンラインで利用可能なオープンソースモデルを探索し、その結果を対応する研究論文と比較する。これらの視覚的および測定可能なアウトプットを抽出するために必要な要件は、ソースコードの微調整、トレーニング、バリデーション、テストの各フレームワークを等しく比較することであった。この手法は,どの先進的ネットワークが最も正確かつ一貫した予測を生成するかを調べることを目的としている。一連の実験を通じて、その過程での潜在的な改善の欠点と領域を明らかにします。 LCCNetは、検証したすべてのモデルの中で、最高の結果をもたらすことが分かりました。

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