Los autores proponen 4DR360, un marco para la percepción de escena completa de 360 grados que realiza conjuntamente la detección de objetos 3D y la predicción de ocupación semántica utilizando datos de radar de onda milimétrica 4D y cámara. El método modela la ocupación semántica como un estado persistente de la escena propagado a través de etapas para la agregación de características de grueso a fino.
- Mejora BEV guiada por estado (SBE) fortalece la representación de vista superior del pájaro intra-frame.
- Fusión temporal guiada por Doppler (DTF) preserva la evidencia del estado en horizontes temporales más largos.
- El conjunto de datos ManTruckScenes se extiende con etiquetas de ocupación generadas basadas en mapas satelitales.
- La evaluación utiliza un protocolo cruzado unificado entre conjuntos de datos que empareja ManTruckScenes con OmniHD-Scenes.
El marco aborda la limitación de los métodos existentes que optimizan la detección mientras decodifican cajas y ocupación con interacción limitada, con el objetivo de avanzar en el aprendizaje multitarea basado en radar.