T-FFTRadNet: Object Detection with Swin Vision Transformers from Raw ADC Radar Signals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Object detection utilizing Frequency Modulated Continuous Wave radar is becoming increasingly popular in the field of autonomous systems. Radar does not possess the same drawbacks seen by other emission-based sensors such as LiDAR, primarily the degradation or loss of return signals due to weather conditions such as rain or snow. However, radar does possess traits that make it unsuitable for standard emission-based deep learning representations such as point clouds. Radar point clouds tend to be sparse and therefore information extraction is not efficient. To overcome this, more traditional digital signal processing pipelines were adapted to form inputs residing directly in the frequency domain via Fast Fourier Transforms. Commonly, three transformations were used to form Range-Azimuth-Doppler cubes in which deep learning algorithms could perform object detection. This too has drawbacks, namely the pre-processing costs associated with performing multiple Fourier Transforms and normalization. We explore the possibility of operating on raw radar inputs from analog to digital converters via the utilization of complex transformation layers. Moreover, we introduce hierarchical Swin Vision transformers to the field of radar object detection and show their capability to operate on inputs varying in pre-processing, along with different radar configurations, i.e., relatively low and high numbers of transmitters and receivers, while obtaining on par or better results than the state-of-the-art.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle