CenterRadarNet: 使用 4D FMCW 雷达的联合 3D 物体检测和跟踪框架
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过使用 CenterRadarNet 来从 4D 雷达数据中进行高分辨率表示学习,对于 3D 物体检测和重新识别任务进行了有效的联合建模,取得了在 K-Radar 3D 物体检测基准测试上的最新成果,并在 K-Radar 数据集 V2 上展示了首次使用雷达进行的 3D 物体追踪结果。
该研究提出了一种基于深度学习的雷达摄像机三维物体检测方法,利用微波雷达和摄像机的互补性,在低能见度条件下生成准确的检测结果。他们提出的ClusterFusion方法在nuScenes数据集的测试集中取得了最先进的性能。