深度雷达检测器
计算机视觉与模式识别
2019-07-01 v1 机器学习
信号处理
机器学习
摘要
尽管相机和 LiDAR 处理自深度学习引入以来已被彻底变革，雷达处理仍依赖经典工具。在本文中，我们介绍了一种直接处理雷达复数数据的深度学习方法。为克服雷达标注数据缺乏的问题，我们仅依赖雷达校准数据进行训练，并引入了新的雷达增强技术。我们在雷达 4D 检测任务上评估了我们的方法，并展示了相较于经典方法的优越性能，同时保持实时性能。在雷达数据上应用深度学习具有若干优势，例如消除了每次都进行昂贵雷达校准过程的需要，并能够以几乎零开销对检测到的物体进行分类。
引用
@article{arxiv.1906.12187,
title = {Deep Radar Detector},
author = {Daniel Brodeski and Igal Bilik and Raja Giryes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.12187},
year = {2019}
}
备注
Accepted to RadarConf 2019