論文の概要: V2X-R: Cooperative LiDAR-4D Radar Fusion for 3D Object Detection with Denoising Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08402v4
• Date: Thu, 20 Mar 2025 03:55:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 19:00:54.340316
• Title: V2X-R: Cooperative LiDAR-4D Radar Fusion for 3D Object Detection with Denoising Diffusion
• Title（参考訳）: V2X-R:Denoising Diffusionを用いた3次元物体検出のための共同LiDAR-4Dレーダ核融合
• Authors: Xun Huang, Jinlong Wang, Qiming Xia, Siheng Chen, Bisheng Yang, Xin Li, Cheng Wang, Chenglu Wen,
• Abstract要約: 我々は、LiDAR、カメラ、および4Dレーダを取り入れた初のシミュレーションV2XデータセットであるV2X-Rを提案する。 V2X-Rには12,079のシナリオがあり、LiDARと4Dレーダーポイント雲の37,727フレーム、150,908の画像、170,859の注釈付き3D車両バウンディングボックスがある。 本稿では,3次元物体検出のための新しいコラボレーティブLiDAR-4Dレーダ融合パイプラインを提案し,様々な融合戦略を用いて実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.55805087515543
• License:
• Abstract: Current Vehicle-to-Everything (V2X) systems have significantly enhanced 3D object detection using LiDAR and camera data. However, these methods suffer from performance degradation in adverse weather conditions. The weather-robust 4D radar provides Doppler and additional geometric information, raising the possibility of addressing this challenge. To this end, we present V2X-R, the first simulated V2X dataset incorporating LiDAR, camera, and 4D radar. V2X-R contains 12,079 scenarios with 37,727 frames of LiDAR and 4D radar point clouds, 150,908 images, and 170,859 annotated 3D vehicle bounding boxes. Subsequently, we propose a novel cooperative LiDAR-4D radar fusion pipeline for 3D object detection and implement it with various fusion strategies. To achieve weather-robust detection, we additionally propose a Multi-modal Denoising Diffusion (MDD) module in our fusion pipeline. MDD utilizes weather-robust 4D radar feature as a condition to prompt the diffusion model to denoise noisy LiDAR features. Experiments show that our LiDAR-4D radar fusion pipeline demonstrates superior performance in the V2X-R dataset. Over and above this, our MDD module further improved the performance of basic fusion model by up to 5.73%/6.70% in foggy/snowy conditions with barely disrupting normal performance. The dataset and code will be publicly available at: https://github.com/ylwhxht/V2X-R.
• Abstract（参考訳）: 現在のV2Xシステムでは、LiDARとカメラデータを用いた3Dオブジェクト検出が大幅に強化されている。 しかし,これらの手法は悪天候条件下での性能劣化に悩まされる。 気象障害の4Dレーダーはドップラーと追加の幾何学的情報を提供し、この問題に対処する可能性を高める。 この目的のために,LiDAR,カメラ,4Dレーダを取り入れた初のV2XデータセットであるV2X-Rを提案する。 V2X-Rには12,079のシナリオがあり、LiDARと4Dレーダーポイント雲の37,727フレーム、150,908の画像、170,859の注釈付き3D車両バウンディングボックスがある。 次に,3次元物体検出のための新しい協調型LiDAR-4Dレーダ融合パイプラインを提案し,様々な融合戦略で実装する。 気象ロバスト検出を実現するため,核融合パイプラインにマルチモーダル・デノナイジング拡散(MDD)モジュールを提案する。 MDDは気象汚染の4Dレーダを条件として、拡散モデルにノイズの多いLiDAR特徴を識別させる。 実験により、我々のLiDAR-4Dレーダ融合パイプラインは、V2X-Rデータセットにおいて優れた性能を示すことが示された。 以上の結果から,MDDモジュールは霧・雪条件下での核融合モデルの性能を最大5.73%/6.70%向上させることができた。 データセットとコードは、https://github.com/ylwhxht/V2X-Rで公開される。

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