論文の概要: Heatmap-based Vanishing Point boosts Lane Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15602v1
• Date: Thu, 30 Jul 2020 17:17:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 14:24:42.836917
• Title: Heatmap-based Vanishing Point boosts Lane Detection
• Title（参考訳）: ヒートマップに基づくVanishing Pointがレーン検出を強化
• Authors: Yin-Bo Liu, Ming Zeng, Qing-Hao Meng
• Abstract要約: 高速車線検出のためのマルチタスク・フュージョン・ネットワークアーキテクチャを提案する。 提案した融合戦略は、公開CULaneデータセットを用いて検証された。 実験結果から,本手法の車線検出精度は,最先端(SOTA)法よりも優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8170259685864165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-based lane detection (LD) is a key part of autonomous driving technology, and it is also a challenging problem. As one of the important constraints of scene composition, vanishing point (VP) may provide a useful clue for lane detection. In this paper, we proposed a new multi-task fusion network architecture for high-precision lane detection. Firstly, the ERFNet was used as the backbone to extract the hierarchical features of the road image. Then, the lanes were detected using image segmentation. Finally, combining the output of lane detection and the hierarchical features extracted by the backbone, the lane VP was predicted using heatmap regression. The proposed fusion strategy was tested using the public CULane dataset. The experimental results suggest that the lane detection accuracy of our method outperforms those of state-of-the-art (SOTA) methods.
• Abstract（参考訳）: 視覚に基づく車線検出(LD)は自動運転技術の重要な部分であり、また難しい問題でもある。 シーン構成の重要な制約の一つとして、消滅点(VP)が車線検出に有用な手がかりとなる可能性がある。 本稿では,高精度レーン検出のためのマルチタスク融合ネットワークアーキテクチャを提案する。 まず、erfnetは道路画像の階層的特徴を抽出するバックボーンとして使用された。 その後、画像分割により車線が検出された。 最後に, レーン検出の出力と背骨から抽出した階層的特徴を組み合わせることで, レーンVPを熱マップ回帰を用いて予測した。 提案する核融合戦略は、公開culaneデータセットを用いてテストされた。 実験結果から,本手法の車線検出精度は最先端(SOTA)法よりも優れていたことが示唆された。

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