YOdar：基于不确定性的相机与雷达传感器融合用于车辆检测
计算机视觉与模式识别
2020-11-24 v2 机器学习
摘要
在这项工作中，我们提出了一种基于不确定性的相机与雷达数据传感器融合方法。处理相机数据的神经网络与处理雷达数据的神经网络的输出以不确定性感知的方式相结合。为此，我们收集两个网络的输出及相应元信息。对于每个预测对象，所收集的信息通过梯度提升方法进行后处理，以产生两个网络的联合预测。在实验中，我们将 YOLOv3 目标检测网络与定制的 雷达分割网络结合，并在 nuScenes 数据集上评估我们的方法。我们特别关注夜间场景，其中基于相机数据的目标检测网络能力可能受限。我们的实验表明，这种也具有高度模块化特性的不确定性感知融合方法，相比单传感器基线显著提升了性能，并处于专门设计的基于深度学习的融合方法的水平范围内。
引用
@article{arxiv.2010.03320,
title = {YOdar: Uncertainty-based Sensor Fusion for Vehicle Detection with Camera and Radar Sensors},
author = {Kamil Kowol and Matthias Rottmann and Stefan Bracke and Hanno Gottschalk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.03320},
year = {2020}
}