論文の概要: Robust Lane Detection via Expanded Self Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07037v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 00:29:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:45:31.233357
• Title: Robust Lane Detection via Expanded Self Attention
• Title（参考訳）: 拡張自己注意によるロバストレーン検出
• Authors: Minhyeok Lee, Junhyeop Lee, Dogyoon Lee, Woojin Kim, Sangwon Hwang, Sangyoun Lee
• Abstract要約: レーン検出のための拡張自己注意モジュール(ESA)を提案する。 提案手法は,画像の垂直方向および水平方向に沿ったレーンの信頼度を予測する。 CULaneとBDD100Kの最先端のパフォーマンスとTuSimpleデータセットの明確な改善を実現します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.616997653625528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The image-based lane detection algorithm is one of the key technologies in autonomous vehicles. Modern deep learning methods achieve high performance in lane detection, but it is still difficult to accurately detect lanes in challenging situations such as congested roads and extreme lighting conditions. To be robust on these challenging situations, it is important to extract global contextual information even from limited visual cues. In this paper, we propose a simple but powerful self-attention mechanism optimized for lane detection called the Expanded Self Attention (ESA) module. Inspired by the simple geometric structure of lanes, the proposed method predicts the confidence of a lane along the vertical and horizontal directions in an image. The prediction of the confidence enables estimating occluded locations by extracting global contextual information. ESA module can be easily implemented and applied to any encoder-decoder-based model without increasing the inference time. The performance of our method is evaluated on three popular lane detection benchmarks (TuSimple, CULane and BDD100K). We achieve state-of-the-art performance in CULane and BDD100K and distinct improvement on TuSimple dataset. The experimental results show that our approach is robust to occlusion and extreme lighting conditions.
• Abstract（参考訳）: 画像に基づく車線検出アルゴリズムは、自動運転車の重要な技術の一つだ。 現代の深層学習法は、車線検出で高性能を実現するが、混雑した道路や極端な照明条件などの困難な状況では、車線を正確に検出することは依然として困難である。 これらの困難な状況に堅牢であるためには、限られた視覚的手がかりからグローバルな文脈情報を抽出することが重要です。 本論文では,車線検出に最適化された単純かつ強力な自己アテンション機構であるExpanded Self Attention (ESA)モジュールを提案する。 提案手法は,単純なレーンの幾何学的構造に触発され,画像内の垂直方向と水平方向のレーンの信頼度を予測する。 信頼度予測により、グローバルな文脈情報を抽出することにより、隠蔽された位置を推定できる。 ESAモジュールは、推論時間を増やすことなく、任意のエンコーダデコーダベースのモデルに簡単に実装および適用できます。 提案手法の性能を,TuSimple,CULane,BDD100Kの3つの一般的なレーン検出ベンチマークで評価した。 CULaneとBDD100Kの最先端のパフォーマンスとTuSimpleデータセットの明確な改善を実現します。 実験結果から,本手法は閉塞および極端照明条件に対して頑健であることがわかった。

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