論文の概要: RadarNeXt: Real-Time and Reliable 3D Object Detector Based On 4D mmWave Imaging Radar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02314v1
• Date: Sat, 04 Jan 2025 15:40:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:07:25.248543
• Title: RadarNeXt: Real-Time and Reliable 3D Object Detector Based On 4D mmWave Imaging Radar
• Title（参考訳）: RadarNeXt:4Dmm波イメージングレーダを用いたリアルタイム・信頼性3Dオブジェクト検出器
• Authors: Liye Jia, Runwei Guan, Haocheng Zhao, Qiuchi Zhao, Ka Lok Man, Jeremy Smith, Limin Yu, Yutao Yue,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.93832811391491
• License:
• Abstract: 3D object detection is crucial for Autonomous Driving (AD) and Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). However, most 3D detectors prioritize detection accuracy, often overlooking network inference speed in practical applications. In this paper, we propose RadarNeXt, a real-time and reliable 3D object detector based on the 4D mmWave radar point clouds. It leverages the re-parameterizable neural networks to catch multi-scale features, reduce memory cost and accelerate the inference. Moreover, to highlight the irregular foreground features of radar point clouds and suppress background clutter, we propose a Multi-path Deformable Foreground Enhancement Network (MDFEN), ensuring detection accuracy while minimizing the sacrifice of speed and excessive number of parameters. Experimental results on View-of-Delft and TJ4DRadSet datasets validate the exceptional performance and efficiency of RadarNeXt, achieving 50.48 and 32.30 mAPs with the variant using our proposed MDFEN. Notably, our RadarNeXt variants achieve inference speeds of over 67.10 FPS on the RTX A4000 GPU and 28.40 FPS on the Jetson AGX Orin. This research demonstrates that RadarNeXt brings a novel and effective paradigm for 3D perception based on 4D mmWave radar.
• Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクト検出は、自律運転(AD)と先進運転支援システム(ADAS)にとって不可欠である。 しかし、ほとんどの3D検出器は検出精度を優先しており、実際的な応用ではネットワークの推論速度を見落としていることが多い。 本稿では,4D mmWave のレーダ点雲に基づくリアルタイム・信頼性の高い3次元物体検出器 RadarNeXt を提案する。 再パラメータ化可能なニューラルネットワークを活用して、マルチスケールの特徴をキャッチし、メモリコストを削減し、推論を高速化する。 さらに,レーダポイント雲の不規則な前景の特徴を強調し,背景乱れを抑制するために,速度と過度なパラメータの犠牲を最小化しつつ検出精度を確保するマルチパス変形前景拡張ネットワーク(MDFEN)を提案する。 View-of-Delft と TJ4DRadSet のデータセットによる実験結果から,RadarNeXt の異常な性能と効率を検証し,提案した MDFEN を用いて50.48 と 32.30 mAP を実現した。 特に、我々のRadarNeXtはRTX A4000 GPUで67.10 FPS、Jetson AGX Orinで28.40 FPSの推論速度を実現しています。 この研究は、RadarNeXtが4D mmWaveレーダに基づく3次元知覚に新しく効果的なパラダイムをもたらすことを実証している。

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