論文の概要: CurveLane-NAS: Unifying Lane-Sensitive Architecture Search and Adaptive
Point Blending
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12147v1
- Date: Thu, 23 Jul 2020 17:23:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 12:47:17.989523
- Title: CurveLane-NAS: Unifying Lane-Sensitive Architecture Search and Adaptive
Point Blending
- Title(参考訳): curvelane-nas:レーンセンシティブなアーキテクチャ検索と適応点ブレンディングの統合
- Authors: Hang Xu, Shaoju Wang, Xinyue Cai, Wei Zhang, Xiaodan Liang, Zhenguo Li
- Abstract要約: CurveLane-NASは、レーンに敏感なアーキテクチャ検索フレームワークである。
長距離コヒーレントと正確な短距離曲線情報の両方をキャプチャする。
点ブレンディングによる曲線線予測において、アーキテクチャ探索と後処理の両方を統一する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 102.98909328368481
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We address the curve lane detection problem which poses more realistic
challenges than conventional lane detection for better facilitating modern
assisted/autonomous driving systems. Current hand-designed lane detection
methods are not robust enough to capture the curve lanes especially the remote
parts due to the lack of modeling both long-range contextual information and
detailed curve trajectory. In this paper, we propose a novel lane-sensitive
architecture search framework named CurveLane-NAS to automatically capture both
long-ranged coherent and accurate short-range curve information while unifying
both architecture search and post-processing on curve lane predictions via
point blending. It consists of three search modules: a) a feature fusion search
module to find a better fusion of the local and global context for multi-level
hierarchy features; b) an elastic backbone search module to explore an
efficient feature extractor with good semantics and latency; c) an adaptive
point blending module to search a multi-level post-processing refinement
strategy to combine multi-scale head prediction. The unified framework ensures
lane-sensitive predictions by the mutual guidance between NAS and adaptive
point blending. Furthermore, we also steer forward to release a more
challenging benchmark named CurveLanes for addressing the most difficult curve
lanes. It consists of 150K images with 680K labels.The new dataset can be
downloaded at github.com/xbjxh/CurveLanes (already anonymized for this
submission). Experiments on the new CurveLanes show that the SOTA lane
detection methods suffer substantial performance drop while our model can still
reach an 80+% F1-score. Extensive experiments on traditional lane benchmarks
such as CULane also demonstrate the superiority of our CurveLane-NAS, e.g.
achieving a new SOTA 74.8% F1-score on CULane.
- Abstract(参考訳): 従来の車線検出よりも現実的な課題となるカーブ車線検出問題に対処し,最新の補助・自律運転システムの実現を図る。
現在の手書き車線検出法は、長距離のコンテキスト情報と詳細な曲線軌跡の両方をモデル化できないため、特に遠隔部の曲線線を捉えるには不十分である。
本稿では,長距離コヒーレント情報と精度の高い短距離曲線情報の両方を自動的に捕捉し,ポイントブレンドによる曲線レーン予測におけるアーキテクチャ探索と後処理を統一した,新しいレーン感応型アーキテクチャ探索フレームワークであるcurvelane-nasを提案する。
3つの検索モジュールで構成される。
a) マルチレベル階層機能のための局所的及びグローバル的コンテキストのより優れた融合を見つけるための機能融合検索モジュール
b) 優れたセマンティクスとレイテンシを備えた効率的な機能抽出装置を探索するための、弾力性のあるバックボーン検索モジュール
c)マルチスケールヘッド予測を結合するマルチレベル後処理改良戦略を探索する適応点ブレンディングモジュール。
統一された枠組みは、NASと適応点ブレンディングの相互誘導による車線感度予測を保証する。
さらに私たちは,最も難しい曲線レーンに対処するために,curvelanesという,より挑戦的なベンチマークをリリースする努力もしています。
新しいデータセットはgithub.com/xbjxh/CurveLanesでダウンロード可能である(この提出は、すでに匿名化されている)。
新しいCurveLanesでの実験では、SOTAレーン検出法は性能低下に悩まされ、我々のモデルは80% F1スコアに達している。
CULaneのような従来のレーンベンチマークの広範な実験は、CULane上での新しいSOTA 74.8% F1スコアを達成するなど、CurveLane-NASの優位性を示す。
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