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ICASSP 2023 | MCROOD: MULTI-CLASS RADAR OUT-OF-DISTRIBUTION DETECTION
无线感知论文阅读笔记：ICASSP 2023, MCROOD: MULTI-CLASS RADAR OUT-OF-DISTRIBUTION DETECTION
Abstract
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目标
- 针对雷达range-doppler images (RDI) 的OOD检测
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贡献
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提出了一种基于reconstruction的多类OOD检测器,用于毫米波雷达图像分类
🚩 目标是将除坐着、站立或行走的人之外的任何运动目标识别为OOD
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提出了呼吸检测器(RESPD)来检测人体轻微运动,如呼吸
🚩 以简化OOD检测难度
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实验
- 在 60GHz短程FMCW雷达 采集的数据集上对坐着、站立、行走三个类别进行OOD检测,获得了97.45%、92.13%、96.58%的AUROC
- 性能优于SOTA, 且快24倍
1 Introduction
0.75 page
- 分布外检测 (OOD) 在雷达感知中也很重要
- 本文：使用60GHz雷达
- 目标：将除坐着、站立或行走的人之外的任何移动物体分类为
- 贡献
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提出MCROOD架构进行迁移检测
✅ 包含自动编码器和多个解码器
✅ 使用多阈值算法
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提出RESPD预处理技术 ,使用多个连续帧捕捉呼吸等微动,简化检测
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在数据集上,对坐、站、行三类,AUROC分别达到97.45%、92.13%、96.58%
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MCROOD在指标和速度上优于SOTA方法，消融实验表明RESPD的重要性
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2 Related Work
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- OOD检测方法主要有**事后方法(Post-hoc)** 、距离基方法(Distance-based) 和 OE (Outlier exposure) 方法
- 事后方法适用于任何预训练模型,如MSP、ODIN等
- 距离基方法以样本距离判定OOD,如马氏距离
- OE方法在训练时加入OOD样本
- 针对雷达的数据 ,OOD检测研究还比较有限
- 现有研究主要在合成数据上
- 本文在真实雷达数据上进行OOD检测
- ⇒ \Rightarrow ⇒ 使用自动编码器进行重构,判定重构误差大的为OOD
3 Radar Configuration & Pre0processing
0.3 page
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硬件
- Infineon BGT60TR13C
- 60GHz L形FMCW雷达
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配置
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preprocessing 流程
- 1 距离FFT
- 2 移动目标识别(MTI)处理以去除静态目标
- 3 多普勒FFT
- 4 呼吸检测器(RESPD): 应用于RDI, 50帧(2.5s)累积
4 Problem Statement & MCROOD
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- MCROOD用于检测OOD样本
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鲁棒性好、效果好：
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4.1 Architecture and Training
- 提出MCROOD架构进行OOD检测
- 使用自动编码器和多个解码器结构
- 每个解码器对应一个内部类
- 使用MSE作为损失函数
- 训练
- 编码器同时encode多个class
- 每个解码器只解码自己负责的类
4.2 OOD Detection
- 推理
- 输入编码器,输出每个解码器
- 比较输入和输出的MSE
- 根据MSE阈值判定OOD
5 Experiment
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- 实验平台
- NVIDIA GeForce RTX 3070 GPU
- Intel Core i7-11800H CPU
- 32GB DDR4 RAM
5.1. Dataset and Evaluation Metr
- Infineon BGT60TR13C 60GHz FMCW雷达
- 收集环境：
- 16个房间(10个用于训练,6个用于推理)
- 数据集
- 分布内样本和OOD
- 分布内样本：行走、坐着和站立
- OOD样本：电扇、遥控小车、摇晃的植物、窗帘、洗衣服和吸尘器
- 111416帧内部样本
- 推理时: 使用47210帧分布内样本和16050帧OOD
- 距离范围：1米到5米
5.2 Ablation
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验证RESPD的作用
Conclusion
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提出了MCROOD和RESPD
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MCROOD：采用新颖的一编码器多解码器结构
🚩 因其模块化特性,可以适用于任意数量的内部类别
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RESPD：简单有效的preprocessing method,目标是检测呼吸等微小人体运动
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在毫米波雷达数据上实现了快速、准确的OOD检测
- 对坐着、站立、行走三个类别进行OOD检测,获得了97.45%、92.13%、96.58%的AUROC
