論文の概要: 4D-RaDiff: Latent Diffusion for 4D Radar Point Cloud Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14235v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 09:43:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.665968
• Title: 4D-RaDiff: Latent Diffusion for 4D Radar Point Cloud Generation
• Title（参考訳）: 4D-RaDiff: 4Dレーダ点雲生成のための潜時拡散
• Authors: Jimmie Kwok, Holger Caesar, Andras Palffy,
• Abstract要約: 本研究では,物体検出装置の訓練および評価のための4次元レーダポイント雲を生成する新しいフレームワークを提案する。 提案された4D-RaDiffは、ラベルのないバウンディングボックスを高品質なレーダーアノテーションに変換し、既存のLiDARポイントクラウドデータをリアルなレーダーシーンに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.945807584683726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automotive radar has shown promising developments in environment perception due to its cost-effectiveness and robustness in adverse weather conditions. However, the limited availability of annotated radar data poses a significant challenge for advancing radar-based perception systems. To address this limitation, we propose a novel framework to generate 4D radar point clouds for training and evaluating object detectors. Unlike image-based diffusion, our method is designed to consider the sparsity and unique characteristics of radar point clouds by applying diffusion to a latent point cloud representation. Within this latent space, generation is controlled via conditioning at either the object or scene level. The proposed 4D-RaDiff converts unlabeled bounding boxes into high-quality radar annotations and transforms existing LiDAR point cloud data into realistic radar scenes. Experiments demonstrate that incorporating synthetic radar data of 4D-RaDiff as data augmentation method during training consistently improves object detection performance compared to training on real data only. In addition, pre-training on our synthetic data reduces the amount of required annotated radar data by up to 90% while achieving comparable object detection performance.
• Abstract（参考訳）: 自動車レーダーは、悪天候条件下でのコスト効果と堅牢性のために、環境認識において有望な発展を見せている。 しかし、アノテートされたレーダーデータの限られた利用は、レーダベースの認識システムを前進させる上で大きな課題となる。 この制限に対処するために,物体検出器の訓練および評価を行うための4次元レーダポイント雲を生成する新しいフレームワークを提案する。 画像ベース拡散とは違って,潜在点雲表現に拡散を適用することにより,レーダ点雲の空間的および特異な特性を考察する。 この潜在空間内では、生成はオブジェクトまたはシーンレベルで条件付けによって制御される。 提案された4D-RaDiffは、ラベルのないバウンディングボックスを高品質なレーダーアノテーションに変換し、既存のLiDARポイントクラウドデータをリアルなレーダーシーンに変換する。 実験により,4D-RaDiffの合成レーダデータをトレーニング中のデータ拡張手法として組み込むことで,実データのみのトレーニングに比べてオブジェクト検出性能が一貫して向上することが示された。 さらに, 合成データの事前学習により, 必要なアノテートレーダデータの量は最大90%削減され, オブジェクト検出性能は同等である。

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