雷达能为深度估计模型贡献多少深度信息?
计算机视觉与模式识别
2023-03-16 v2 图像与视频处理
摘要
近来,若干工作提出将雷达数据作为附加感知信号融合到单目深度估计模型中,因为雷达数据对光照与天气条件变化具有鲁棒性。尽管先前工作报道了性能提升,但仍难以说明雷达能为深度估计模型贡献多少深度信息。本文中,我们提出雷达推理与监督实验,利用 nuScenes 数据集上最先进的深度估计模型来探究雷达数据的内在深度潜力。在推理实验中,模型仅以雷达作为输入预测深度,以展示利用雷达数据的推理能力。在监督实验中,单目深度估计模型在雷达监督下训练,以展示雷达可贡献的内在深度信息。我们的实验表明,仅使用稀疏雷达作为输入的模型能在预测深度中一定程度上检测周围环境的形状。此外,由预处理雷达监督的单目深度估计模型相较于以稀疏 lidar 监督训练的基线模型取得了良好性能。
引用
@article{arxiv.2202.13220,
title = {How Much Depth Information can Radar Contribute to a Depth Estimation Model?},
author = {Chen-Chou Lo and Patrick Vandewalle},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.13220},
year = {2023}
}
备注
published on EI2023, 7 pages, 4 figures, 2 tables