LiRaFusion: Deep Adaptive LiDAR-Radar Fusion for 3D Object Detection

要約

私たちは、既存の LiDAR レーダー検出器の性能ギャップを埋めるために、3D 物体検出のための LiDAR レーダー融合に取り組む LiRaFusion を提案します。
これら 2 つのモダリティからの特徴抽出機能を向上させるために、統合ボクセル特徴エンコード用の初期融合モジュールと、ゲート ネットワークを介して特徴マップを適応的に融合する中間融合モジュールを設計します。
私たちは nuScenes で広範な評価を実行し、LiRaFusion が LiDAR とレーダーの補完情報を効果的に活用し、既存の方法と比較して顕著な改善を達成していることを実証しました。

要約(オリジナル)

We propose LiRaFusion to tackle LiDAR-radar fusion for 3D object detection to fill the performance gap of existing LiDAR-radar detectors. To improve the feature extraction capabilities from these two modalities, we design an early fusion module for joint voxel feature encoding, and a middle fusion module to adaptively fuse feature maps via a gated network. We perform extensive evaluation on nuScenes to demonstrate that LiRaFusion leverages the complementary information of LiDAR and radar effectively and achieves notable improvement over existing methods.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google