基于 4D 雷达张量的自动标注与语义分割
计算机视觉与模式识别
2025-01-22 v1 信号处理
摘要
本文提出了一种用于汽车数据集的自动标注过程，利用来自 LiDAR 和摄像机的互补信息。生成的标签用作相应 4D 雷达数据输入的ground truth，以训练提出的语义分割网络，将类别标签关联到每个空间体素。将两种方法应用于公开共享的 RaDelft 数据集后，所提出的网络在 LiDAR 检测性能上超过 65%，车辆检测概率提高了 13.2%，以 Chamfer 距离为准则，减少了 0.54m。
关键词
引用
@article{arxiv.2501.11351,
title = {Automatic Labelling & Semantic Segmentation with 4D Radar Tensors},
author = {Botao Sun and Ignacio Roldan and Francesco Fioranelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.11351},
year = {2025}
}
备注
Accepted in ICASSP 2025