原文標題:Cross-Dataset Experimental Study of Radar-Camera Fusion in Bird's-Eye View
論文連結:https://arxiv.org/pdf/2309.15465.pdf
作者單位:Opel Automobile GmbH Rheinland -Pfalzische Technische Universitat Kaiserslautern-Landau German Research Center for Artificial Intelligence
##論文想法:
透過利用互補的感測器資訊,毫米波雷達和相機融合系統具有潛力為先進的駕駛員輔助系統和自動駕駛功能提供高度穩健和可靠的感知系統。基於相機的目標偵測的最新進展為毫米波雷達和相機的融合提供了新的可能性,可以利用鳥瞰特徵圖進行融合。本研究提出了一種新穎且靈活的融合網絡,並在兩個資料集(nuScenes 和 View-of-Delft)上評估了其性能。實驗結果表明,雖然相機分支需要大量且多樣化的訓練數據,但毫米波雷達分支從高性能的毫米波雷達中受益更多。透過遷移學習,本研究提高了相機在較小資料集上的表現。研究結果進一步表明,毫米波雷達和相機的融合方法明顯優於僅使用相機或僅使用毫米波雷達的基準方法網路設計:
最近,3D目標偵測的一個趨勢是將影像的特徵轉換成常見的鳥瞰圖(BEV)表示。這種表示方式提供了一種靈活的融合架構,可以在多個攝影機之間進行融合,也可以使用測距感測器進行融合。在這項工作中,我們擴展了原本用於雷射攝影機融合的BEVFusion方法,用於毫米波雷達攝影機的融合。我們使用選定的毫米波雷達資料集對我們提出的融合方法進行了訓練和評估。在幾個實驗中,我們討論了每個資料集的優缺點。最後,我們應用遷移學習來實現進一步的改進實驗結果:
引用:
Stäcker, L., Heidenreich, P., Rambach, J., & Stricker, D. (2023). 《鳥瞰視角下雷達-攝影機融合的跨資料集實驗研究》. ArXiv. /abs/2309.15465
需要重寫的內容是:原文連結;https://mp.weixin.qq.com/ s/5mA5up5a4KJO2PBwUcuIdQ
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