4DR360에서 점유는 마지막에 한 번 내놓는 예측값이 아니라 다음 추론 단계로 전달되는 장면 상태다. 객체 검출과 장면 배치를 같은 상태에서 다루기 위해 멀티뷰 카메라와 4D 레이더를 BEV 표현으로 합치고, 점유 상태를 단계별로 예측·전파한다.
State-guided BEV Enhancement(SBE)는 현재 프레임에서 비어 있지 않은 영역의 신뢰도로 BEV 특징을 강화한다. Doppler-guided Temporal Fusion(DTF)은 레이더 도플러와 ego alignment를 함께 사용해 과거 프레임의 상태 증거를 더 긴 시간축에 유지한다. 이 두 구성요소가 교차모달 상태 추론의 중심이다.
평가는 OmniHD-Scenes와 ManTruckScenes에서 이뤄졌다. 전자는 카메라 6개와 4D 레이더 6개, 검출 클래스 4개와 의미 점유 클래스 11개를 갖는다. 후자는 카메라 4개를 쓴 상용차 장면으로, 연구진이 위성지도 priors와 LiDAR 관측을 이용해 점유 라벨을 확장했다. 두 데이터셋에는 같은 검출·점유 프로토콜을 적용했다.
OmniHD-Scenes 검출에서 기존 강한 레이더-카메라 계열의 최고 행보다 mAP 3.32, ODS 3.70 높았고, ManTruckScenes에서는 Doracamom 대비 mAP 7.59, NDS 6.61 향상을 보고했다. 점유 지표는 OmniHD-Scenes에서 Doracamom보다 SC IoU 1.09, mIoU 2.90, ManTruckScenes에서 0.14와 3.00 높았다. 악조건 하위셋의 OmniHD-Scenes 지표도 mAP 41.86→44.18, ODS 48.74→51.57, mIoU 20.30→23.17로 제시됐다.
| 데이터셋·과제 | 방법 | 지표 1 | 지표 2 |
|---|---|---|---|
| OmniHD 검출 | Doracamom | mAP 39.12 | ODS 46.22 |
| OmniHD 검출 | 4DR360 | mAP 45.05 | ODS 51.40 |
| ManTruck 검출 | Doracamom | mAP 41.98 | NDS 46.36 |
| ManTruck 검출 | 4DR360 | mAP 49.57 | NDS 52.97 |
| ManTruck 점유 | Doracamom | SC IoU 24.93 | mIoU 28.65 |
| ManTruck 점유 | 4DR360 | SC IoU 25.07 | mIoU 31.65 |
자료: STORIUM 정리
해석 범위에는 데이터 조건이 붙는다. ManTruckScenes 점유 라벨은 측정값과 위성 지도에서 만든 확장 라벨이고, 검출·점유를 함께 제공하는 공개 4D 레이더-카메라 벤치마크는 아직 OmniHD-Scenes 하나뿐이라고 논문은 적었다. 자원 증가만으로 얻은 개선이 아니라는 주장도 세부 비교가 부록에 있다. arXiv:2607.09629는 이 제한 아래 두 과제를 통합한 동료검토 전 프리프린트다.
저작권자 © STORIUM 무단전재 및 재배포 금지
