論文の概要: Structure-Aware Network for Lane Marker Extraction with Dynamic Vision Sensor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06204v1
• Date: Fri, 14 Aug 2020 06:28:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 17:19:32.924147
• Title: Structure-Aware Network for Lane Marker Extraction with Dynamic Vision Sensor
• Title（参考訳）: 動的視覚センサを用いた車線マーカー抽出のための構造認識ネットワーク
• Authors: Wensheng Cheng, Hao Luo, Wen Yang, Lei Yu, Wei Li
• Abstract要約: レーンマーカー抽出タスクにイベントベースのセンサの一種であるDynamic Vision Sensor (DVS)を導入する。 レーンマーカー抽出のための高分解能DVSデータセットを1280$times$800ピクセルで生成する。 次に,DVS画像におけるレーンマーカー抽出のための構造認識ネットワークを提案する。 提案するネットワークを,本データセット上の他の最先端レーンマーカー抽出モデルを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.55881454495574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lane marker extraction is a basic yet necessary task for autonomous driving. Although past years have witnessed major advances in lane marker extraction with deep learning models, they all aim at ordinary RGB images generated by frame-based cameras, which limits their performance in extreme cases, like huge illumination change. To tackle this problem, we introduce Dynamic Vision Sensor (DVS), a type of event-based sensor to lane marker extraction task and build a high-resolution DVS dataset for lane marker extraction. We collect the raw event data and generate 5,424 DVS images with a resolution of 1280$\times$800 pixels, the highest one among all DVS datasets available now. All images are annotated with multi-class semantic segmentation format. We then propose a structure-aware network for lane marker extraction in DVS images. It can capture directional information comprehensively with multidirectional slice convolution. We evaluate our proposed network with other state-of-the-art lane marker extraction models on this dataset. Experimental results demonstrate that our method outperforms other competitors. The dataset is made publicly available, including the raw event data, accumulated images and labels.
• Abstract（参考訳）: レーンマーカーの抽出は、自動運転に必要な基本的なタスクである。 過去数年間、ディープラーニングモデルによるレーンマーカー抽出の大きな進歩が見られたが、いずれもフレームベースのカメラによって生成された通常のRGBイメージを目標としている。 この問題に対処するために,車線マーカー抽出タスクのためのイベントベースセンサの一種であるダイナミックビジョンセンサ(DVS)を導入し,車線マーカー抽出のための高分解能DVSデータセットを構築した。 生のイベントデータを集めて、5,424dvs画像を生成し、解像度は180$\times$800で、現在利用可能なすべてのdvsデータセットの中で最高です。 すべての画像はマルチクラスセマンティクスセグメンテーション形式でアノテートされている。 DVS画像におけるレーンマーカー抽出のための構造認識ネットワークを提案する。 多方向スライス畳み込みにより、総合的な方向情報を捉えることができる。 提案するネットワークを,このデータセット上の他の最先端レーンマーカー抽出モデルを用いて評価する。 実験の結果,本手法は他の競争相手よりも優れていた。 データセットは、生のイベントデータ、蓄積された画像、ラベルなど、一般公開されている。

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