Skip to content

README_TR.md

Latest commit

 

History

History
187 lines (137 loc) · 7.65 KB

README_TR.md

File metadata and controls

187 lines (137 loc) · 7.65 KB
Raw

RadarPillars: View-of-Delft üzerinde yeniden üretim

Yalnızca radar girdisiyle 3B nesne tespiti — Gillen ve ark., IROS 2024 çalışmasının OpenPCDet tabanlı reprodüksiyonu

Özet sonuçlar

Yöntem Araç Yaya Bisikletçi mAP_3D (R11)
MAFF-Net (PV-RCNN, 2025) 42.3 46.8 74.7 54.6
SCKD (2025) 41.9 43.5 70.8 52.1
Bizim — en iyi tohum 41.6 44.8 71.3 52.56
Bizim — 3-tohum ortalama 41.0 43.2 70.1 51.43 ± 0.99
SMURF (2023) 42.3 39.1 71.5 51.0
RadarPillars (orijinal makale) 41.1 38.6 72.6 50.70
CenterPoint (taban) 33.9 39.0 66.9 46.6
PointPillars (taban) 37.9 31.2 65.7 45.0

VoD doğrulama kümesinde 3B AP (R11), IoU eşikleri Araç=0.50, Yaya/Bisikletçi=0.25.

En iyi ağırlık dosyası: output/cfgs/vod_models/vod_radarpillar_rot/paper_faithful_rot_s3/ckpt/checkpoint_best.pth Ablasyon, tohum bazlı kayıtlar, hiperparametre tabloları → experiments/RESULTS.md.

Genişletilmiş VoD Radar-Only Liderlik Tablosu

VoD doğrulama setinde (Tüm Anotasyonlu Alan, 3D AP %, R11) raporlanan tüm radar-only yöntemlerin kapsamlı karşılaştırması. Awesome-3D-Detection-with-4D-Radar kataloğu + literatür verisi birleşimi.

Sıra Yöntem Yıl Araç Yaya Bisikletçi mAP_3D
1 MAFF-Net 25'RA-L 42.3 46.8 74.7 54.6
2 Bizim (dense + NMS=0.20, yeni) ¹ 2026 38.89 49.16 73.70 53.92
3 Bizim (rot s3, yayımlanan) ² 2026 41.6 44.8 71.3 52.56
4 SCKD 25'AAAI 41.89 43.51 70.83 52.08
5 Dual-View Radar Reconstruction ★ 26'Elec.Lett. — — — 52.07
6 RadarGaussianDet3D 25 40.7 42.4 73.0 52.0
7 PSTOPS 25 — — — 50.99
8 SMURF 23'TIV 42.31 39.09 71.50 50.97
9 RadarPillars (orijinal) 24'IROS 41.1 38.6 72.6 50.70
10 RadarNeXt 25 37.44 41.83 72.16 50.48
11 MUFASA 24'ICANN 43.10 38.97 68.65 50.24
12 SMIFormer 23 39.53 41.88 64.91 48.77
13 CenterPoint (taban) — 33.87 39.01 66.85 46.58
14 DR-Net ★ 25'TCSVT — — — 45.24
15 PointPillars (taban) — 37.92 31.24 65.66 44.94
16 RPFA-Net (yeniden uygulama) 21'ITSC 33.45 26.42 56.34 38.75

¹ Tek-seed sonucu (sabit seed 666). Mekanizma: çoklu sınıf baseline üzerinde anchor feature_map_stride 2→1 (yoğun anchor grid, UPSAMPLE_STRIDES [1,2,4]→[2,4,8]) + post-hoc NMS_THRESH 0.10→0.20 sweep (kalabalık yaya recall'una göre ayarlandı). Değerler checkpoint_best.pth üzerinden (early-stop weighted-mean R40 ile seçilen ep71). Çok-seed doğrulama bekliyor; gözlenen Yaya kazancı (+4.7 R11 vs baseline 44.49) 3-seed std (~1 mAP) değerinin çok üstünde.

² Yayımlanmış ağırlık — 3 random-seed run'ın en iyisi; LFS üzerinden takip ediliyor.

★ = Awesome-3D-Detection-with-4D-Radar kataloğundan eklendi. Sınıf bazlı kırılım kaynaktan çıkarılamadı.

Detaylı kaynak gösterimi + Sürüş Koridoru tablosu: docs/sota_comparison.tex.

Mimari

Radar nokta bulutu (N,7)
  → PillarVFE (voxelleştirme + Doppler ayrıştırması: vx, vy = atan2 ile)
  → PillarAttention (maskeli öz-dikkat, C=E=32)
  → PointPillarScatter (320×320×32 BEV)
  → BaseBEVBackbone (3 bloklu 2B CNN, sabit kanal C=32)
  → AnchorHeadSingle (Araç / Yaya / Bisikletçi)

Temel uygulama detayları:

  • Hız ayrıştırması VFE içinde: vx = v_r_comp·cos(φ), vy = v_r_comp·sin(φ), φ = atan2(y, x)
  • Fizik-tutarlı veri artırma: hız vektörleri, nokta koordinatlarıyla birlikte döndürülür/yansıtılır (OpenPCDet'in nuScenes sütun düzenini varsayan hatasını giderir)
  • PillarAttention key-padding mask ile çalışır — boş pilarlar dikkat skorlarını kirletmez
  • FFN_CHANNELS konfig sürücülü (pillar_attention.py); önceki sürümde *2 hardcoded'du

Kurulum

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -U pip
python setup.py develop

Gereksinimler: Python 3.8+, PyTorch 2.4+, CUDA 12.x, spconv 2.3.6.

Veri

data/VoD/view_of_delft_PUBLIC/radar_5frames/
  ├── ImageSets/{train,val,test}.txt
  ├── training/{velodyne,label_2,calib,image_2}/
  └── testing/velodyne/

Info pkl + GT veritabanı üretimi:

python -m pcdet.datasets.vod.vod_dataset create_vod_infos \
    tools/cfgs/dataset_configs/vod_dataset_radar.yaml

Eğitim

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py \
  --cfg_file tools/cfgs/vod_models/vod_radarpillar_rot.yaml \
  --batch_size 8 --extra_tag <koşu_adı> --workers 4

3-tohum çoklu koşu (özet tablodaki sayıyı üreten komut):

bash experiments/chain_scripts/multiseed_v2.sh

Değerlendirme

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/test.py \
  --cfg_file tools/cfgs/vod_models/vod_radarpillar_rot.yaml \
  --ckpt output/cfgs/vod_models/vod_radarpillar_rot/paper_faithful_rot_s3/ckpt/checkpoint_best.pth

Konfigler

Temel (RadarPillars yeniden üretimi):

Dosya Açıklama
tools/cfgs/vod_models/vod_radarpillar.yaml makale Section IV'e sadık temel hat (rotation yok)
tools/cfgs/vod_models/vod_radarpillar_rot.yaml rotation eklenmiş varyant — özet sonucu üreten konfig

Yaya Odaklı Deneyler

Bu konfigler, rotation eklenmiş temel hattın üzerine en zor sınıfı (yaya) hedefleyen ayrı bir çalışma koludur. Yukarıdaki çekirdek RadarPillars yeniden üretiminin parçası değildir. Tam anlatım makalede (PDF için Releases sayfası); aşağıdaki konfigler makaledeki sayıları yeniden üretmenizi sağlar.

Dosya _rot temele göre değişiklik Sonuç (R11 3B AP)
tools/cfgs/vod_models/vod_radarpillar_rot_dense.yaml yoğun çapa ızgarası (feature_map_stride 2→1, UPSAMPLE_STRIDES [1,2,4]→[2,4,8]) + NMS_THRESH 0.10→0.20 53.92 mAP (Araç 38.89 / Yaya 49.16 / Bisikletli 73.70) — en iyi
tools/cfgs/vod_models/vod_radarpillar_ped.yaml tek-sınıf yaya (kontrol; çapa/voxel sabit) Yaya −2.9 vs 3-sınıf — birlikte eğitim zor sınıfa yarıyor
tools/cfgs/vod_models/vod_radarpillar_rot_voxel.yaml daha ince pillar VOXEL_SIZE 0.16→0.08, çapa adımı sabit (kontrol) Araç −5.75 — seyrek radarda pillar parçalanması

_rot_dense önerilen yaya konfigidir; diğer ikisi yoğun-çapa değişikliğinin neden işe yaradığını ayrıştıran kontrollerdir.

Atıf

@inproceedings{gillen2024radarpillars,
  title     = {RadarPillars: Efficient Object Detection from 4D Radar Point Clouds},
  author    = {Gillen, Julius and Bieder, Manuel and Stiller, Christoph},
  booktitle = {Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. Intelligent Robots and Systems (IROS)},
  year      = {2024}
}

@misc{openpcdet2020,
  title  = {OpenPCDet: An Open-source Toolbox for 3D Object Detection from Point Clouds},
  author = {OpenPCDet Development Team},
  year   = {2020},
  url    = {https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet}
}

Lisans

Apache 2.0 License altında yayınlanmıştır — bkz. LICENSE. Bu proje OpenPCDet üzerine inşa edilmiştir; OpenPCDet'in lisansı da Apache 2.0'dır.