論文の概要: VIL-100: A New Dataset and A Baseline Model for Video Instance Lane Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08482v1
• Date: Thu, 19 Aug 2021 03:57:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-21 01:49:12.343949
• Title: VIL-100: A New Dataset and A Baseline Model for Video Instance Lane Detection
• Title（参考訳）: VIL-100:ビデオインスタンスレーン検出のための新しいデータセットとベースラインモデル
• Authors: Yujun Zhang, Lei Zhu, Wei Feng, Huazhu Fu, Mingqian Wang, Qingxia Li, Cheng Li and Song Wang
• Abstract要約: ビデオインスタンスレーン検出データセットを新たに収集し、合計1万フレームの100本のビデオを含む。 各ビデオのフレームはすべて、高品質なインスタンスレベルのレーンアノテーションに手動で注釈付けされる。 ビデオインスタンスレーン検出のための新しいベースラインモデルであるマルチレベルメモリ集約ネットワーク(MMA-Net)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.11580440256568
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lane detection plays a key role in autonomous driving. While car cameras always take streaming videos on the way, current lane detection works mainly focus on individual images (frames) by ignoring dynamics along the video. In this work, we collect a new video instance lane detection (VIL-100) dataset, which contains 100 videos with in total 10,000 frames, acquired from different real traffic scenarios. All the frames in each video are manually annotated to a high-quality instance-level lane annotation, and a set of frame-level and video-level metrics are included for quantitative performance evaluation. Moreover, we propose a new baseline model, named multi-level memory aggregation network (MMA-Net), for video instance lane detection. In our approach, the representation of current frame is enhanced by attentively aggregating both local and global memory features from other frames. Experiments on the new collected dataset show that the proposed MMA-Net outperforms state-of-the-art lane detection methods and video object segmentation methods. We release our dataset and code at https://github.com/yujun0-0/MMA-Net.
• Abstract（参考訳）: レーン検出は自動運転において重要な役割を果たす。 車のカメラは常にストリーミングビデオを撮影するが、現在の車線検出は主にビデオのダイナミックさを無視して個々の画像(フレーム)に焦点を当てている。 本研究では、異なる実トラフィックシナリオから取得した、合計1万フレームの100のビデオを含むビデオインスタンスレーン検出(VIL-100)データセットを新たに収集する。 各ビデオのフレームはすべて、高品質のインスタンスレベルのレーンアノテーションに手動で注釈付けされ、フレームレベルのメトリクスとビデオレベルのメトリクスのセットが量的パフォーマンス評価に含まれている。 さらに,ビデオインスタンスレーン検出のためのベースラインモデルとして,マルチレベルメモリ集約ネットワーク(MMA-Net)を提案する。 提案手法では,ローカルメモリとグローバルメモリの両方を他のフレームから積極的に集約することにより,現在のフレームの表現を向上する。 新たに収集したデータセットの実験により,提案したMMA-Netは,最先端の車線検出法やビデオオブジェクトセグメンテーション法よりも優れていた。 私たちはデータセットとコードをhttps://github.com/yujun0-0/MMA-Netでリリースします。

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