論文の概要: A Novel Multi-Teacher Knowledge Distillation for Real-Time Object Detection using 4D Radar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06114v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 02:48:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 18:57:50.722785
• Title: A Novel Multi-Teacher Knowledge Distillation for Real-Time Object Detection using 4D Radar
• Title（参考訳）: 4次元レーダを用いたリアルタイム物体検出のための新しいマルチ教師知識蒸留法
• Authors: Seung-Hyun Song, Dong-Hee Paek, Minh-Quan Dao, Ezio Malis, Seung-Hyun Kong,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.038148262901536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate 3D object detection is crucial for safe autonomous navigation, requiring reliable performance across diverse weather conditions. While LiDAR performance deteriorates in challenging weather, Radar systems maintain their reliability. Traditional Radars have limitations due to their lack of elevation data, but the recent 4D Radars overcome this by measuring elevation alongside range, azimuth, and Doppler velocity, making them invaluable for autonomous vehicles. The primary challenge in utilizing 4D Radars is the sparsity of their point clouds. Previous works address this by developing architectures that better capture semantics and context in sparse point cloud, largely drawing from LiDAR-based approaches. However, these methods often overlook a unique advantage of 4D Radars: the dense Radar tensor, which encapsulates power measurements across three spatial dimensions and the Doppler dimension. Our paper leverages this tensor to tackle the sparsity issue. We introduce a novel knowledge distillation framework that enables a student model to densify its sparse input in the latent space by emulating an ensemble of teacher models. Our experiments demonstrate a 25% performance improvement over the state-of-the-art RTNH model on the K-Radar dataset. Notably, this improvement is achieved while still maintaining a real-time inference speed.
• Abstract（参考訳）: 正確な3Dオブジェクト検出は安全な自律航法に不可欠であり、多様な気象条件で信頼性の高い性能を必要とする。 LiDARの性能は厳しい天候下で低下するが、レーダーシステムは信頼性を維持している。 従来のレーダーには標高データがないため制限があるが、最近の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ている。 4D Radarsを利用する上での最大の課題は、ポイントクラウドの幅である。 それまでの作業は、LiDARベースのアプローチから大きく引き出された、スパーポイントクラウドにおけるセマンティクスとコンテキストをよりよくキャプチャするアーキテクチャを開発することで、この問題に対処していた。 しかしながら、これらの手法は3次元の電力測定とドップラー次元をカプセル化した高密度レーダーテンソルという、4次元レーダーのユニークな利点を見落としていることが多い。 我々の論文は、このテンソルを利用してスパシティ問題に対処する。 本稿では,教師モデルのアンサンブルをエミュレートすることにより,学生モデルが潜伏空間におけるスパース入力を密度化できる新しい知識蒸留フレームワークを提案する。 実験では,K-Radarデータセット上での最先端RTNHモデルに対して25%の性能向上を示す。 特に、この改善はリアルタイムの推論速度を維持しながら達成される。

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