Bi-LRFusion：用于 3D 动态目标检测的双向激光雷达-雷达融合
计算机视觉与模式识别
2023-06-05 v1
摘要
LiDAR 和 Radar 是两种互补的传感方式，LiDAR 擅长捕捉物体的 3D 形状，而 Radar 提供更长的探测距离以及速度提示。尽管看似自然，如何高效结合二者以改进特征表示仍不明确。主要挑战源于 Radar 数据极其稀疏且缺乏高度信息。因此，直接将 Radar 特征整合进以 LiDAR 为中心的检测网络并非最优。在本工作中，我们引入一种双向 LiDAR-Radar 融合框架，称为 Bi-LRFusion，以应对这些挑战并改进动态物体的 3D 检测。技术上，Bi-LRFusion 包含两步：首先，通过从 LiDAR 分支学习重要细节来丰富 Radar 的局部特征，以缓解缺乏高度信息和极端稀疏所带来的问题；其次，将 LiDAR 特征与增强后的 Radar 特征在统一的鸟瞰图表示中结合。我们在 nuScenes 和 ORR 数据集上进行了大量实验，表明我们的 Bi-LRFusion 在检测动态物体上达到了最先进性能。值得注意的是，这两个数据集中的 Radar 数据格式不同，这证明了我们方法的通用性。代码见 https://github.com/JessieW0806/BiLRFusion。
引用
@article{arxiv.2306.01438,
title = {Bi-LRFusion: Bi-Directional LiDAR-Radar Fusion for 3D Dynamic Object Detection},
author = {Yingjie Wang and Jiajun Deng and Yao Li and Jinshui Hu and Cong Liu and Yu Zhang and Jianmin Ji and Wanli Ouyang and Yanyong Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.01438},
year = {2023}
}
备注
accepted by CVPR2023