Seeing Through Fog Without Seeing Fog: Deep Sensor Fusion in the Absence of Labeled Training Data (2019)

https://arxiv.org/pdf/1902.08913.pdf

分類

　Object Detection

特徴

・物体検出用ネットワークSSDを、RGBとLiDARのFusion用に改良。

・霧・雪対策として、GANの前処理、少数の悪天候下ラベル付き画像からの学習。

ネットワーク構造

・LiDAR,RGB2系統のSSDを用意し複数の中間層でFusion。
・入力層でdrop-out。

・9層目にstride1の層を追加。
・K-meansで解析し、層ごとのanchor boxを最適化（下表）。

実験

・Aptina AR0230,Velodyne HDL64 S3Dを実装した実験車で、悪天候の独自データセットを構築（未公開）。
・公道と霧発生チャンバの2環境でデータ取得。

・今後、実験結果を増やした別論文が発表される予定。

図：pix2pixによる霧除去結果

表：上記前処理を行った上での検出精度

実装

・公開されていない。