論文の概要: Multi-lane Detection Using Instance Segmentation and Attentive Voting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00236v1
- Date: Wed, 1 Jan 2020 16:48:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-16 09:30:15.404889
- Title: Multi-lane Detection Using Instance Segmentation and Attentive Voting
- Title（参考訳）: インスタンスセグメンテーションと注意投票を用いたマルチレーン検出
- Authors: Donghoon Chang (1), Vinjohn Chirakkal (2), Shubham Goswami (3),
Munawar Hasan (1), Taekwon Jung (2), Jinkeon Kang (1,3), Seok-Cheol Kee (4),
Dongkyu Lee (5), Ajit Pratap Singh (1) ((1) Department of Computer Science,
IIIT-Delhi, India, (2) Springcloud Inc., Korea, (3) Center for Information
Security Technologies (CIST), Korea University, Korea, (4) Smart Car Research
Center, Chungbuk National University, Korea, (5) Department of Smart Car
Engineering, Chungbuk National University, Korea)
- Abstract要約: 本稿では,精度と速度の両面で技術手法の状態を上回り,マルチレーン検出のための新しい手法を提案する。
54.53 fps(平均)で走行する車線分割精度99.87%を得ることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Autonomous driving is becoming one of the leading industrial research areas.
Therefore many automobile companies are coming up with semi to fully autonomous
driving solutions. Among these solutions, lane detection is one of the vital
driver-assist features that play a crucial role in the decision-making process
of the autonomous vehicle. A variety of solutions have been proposed to detect
lanes on the road, which ranges from using hand-crafted features to the
state-of-the-art end-to-end trainable deep learning architectures. Most of
these architectures are trained in a traffic constrained environment. In this
paper, we propose a novel solution to multi-lane detection, which outperforms
state of the art methods in terms of both accuracy and speed. To achieve this,
we also offer a dataset with a more intuitive labeling scheme as compared to
other benchmark datasets. Using our approach, we are able to obtain a lane
segmentation accuracy of 99.87% running at 54.53 fps (average).
- Abstract（参考訳）: 自動運転は先進的な産業研究分野の一つになりつつある。
そのため、多くの自動車メーカーが半自動運転ソリューションを考案している。
これらのソリューションの中で、車線検出は自動運転車の意思決定プロセスにおいて重要な役割を果たすドライバー・アシストの1つである。
道路上の車線検出には,手作りの機能の使用から,最先端のエンドツーエンドのディープラーニングアーキテクチャまで,さまざまな方法が提案されている。
これらのアーキテクチャのほとんどは、トラフィック制約のある環境でトレーニングされています。
本稿では,技術手法の精度と速度の両面において優れたマルチレーン検出手法を提案する。
これを実現するために、他のベンチマークデータセットと比較して、より直感的なラベル付け方式のデータセットも提供します。
提案手法により, 54.53 fps (平均) で走行する車線分割精度99.87%が得られる。
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