論文の概要: Mixer-based lidar lane detection network and dataset for urban roads
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11048v1
- Date: Thu, 21 Oct 2021 10:46:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-22 16:30:07.484778
- Title: Mixer-based lidar lane detection network and dataset for urban roads
- Title（参考訳）: ミキサーベースlidarレーン検出ネットワークおよび都市道路用データセット
- Authors: Donghee Paek, Seung-Hyun Kong and Kevin Tirta Wijaya
- Abstract要約: 様々な道路条件下での車線検出は自動運転にとって重要な機能である。
我々はLine Mixer Network(LMN)を提案し、Lidarポイントクラウドから局所的な特徴を抽出し、グローバルな特徴を認識し、レーン線を検出する。
さらに,様々な都市道路条件下で最大6車線を有するライダー,Kレーンに対して,世界初となる大都市レーンデータセットを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.034959213363017
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate lane detection under various road conditions is a critical function
for autonomous driving. Generally, when detected lane lines from a front camera
image are projected into a birds-eye view (BEV) for motion planning, the
resulting lane lines are often distorted. And convolutional neural network
(CNN)-based feature extractors often lose resolution when increasing the
receptive field to detect global features such as lane lines. However, Lidar
point cloud has little image distortion in the BEV-projection. Since lane lines
are thin and stretch over entire BEV image while occupying only a small
portion, lane lines should be detected as a global feature with high
resolution. In this paper, we propose Lane Mixer Network (LMN) that extracts
local features from Lidar point cloud, recognizes global features, and detects
lane lines using a BEV encoder, a Mixer-based global feature extractor, and a
detection head, respectively. In addition, we provide a world-first large urban
lane dataset for Lidar, K-Lane, which has maximum 6 lanes under various urban
road conditions. We demonstrate that the proposed LMN achieves the
state-of-the-art performance, an F1 score of 91.67%, with K-Lane. The K-Lane,
LMN training code, pre-trained models, and total dataset development platform
are available at github.
- Abstract（参考訳）: 様々な道路条件下での正確な車線検出は、自動運転にとって重要な機能である。
一般的に、前方カメラ画像から検出された車線線を鳥眼ビュー(BEV)に投影して運動計画を行うと、その結果の車線線が歪むことが多い。
また、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの特徴抽出器は、レーン線などのグローバルな特徴を検出するために受容野を増大させると、しばしば分解能を失う。
しかし、ライダー点雲は、BEV投影における画像歪みが少ない。
レーンラインはBEV画像全体に細く伸びるが、一部しか占めていないため、高解像度のグローバルな特徴としてレーンラインを検出すべきである。
本稿では,ライダーポイントクラウドから局所的な特徴を抽出し,グローバルな特徴を認識し,BEVエンコーダ,Mixerベースのグローバル特徴抽出器,検出ヘッドを用いてレーン線を検出するLane Mixer Network(LMN)を提案する。
さらに,様々な都市道路条件下で最大6車線を有するライダー,Kレーンに対して,世界初となる大都市レーンデータセットを提供する。
提案するLMNは,K-Laneを用いたF1スコア91.67%の最先端性能を実現する。
K-Lane、LMNトレーニングコード、事前トレーニングされたモデル、データセット開発プラットフォームはgithubで利用可能だ。
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