論文の概要: K-Lane: Lidar Lane Dataset and Benchmark for Urban Roads and Highways

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11048v3
• Date: Tue, 7 Nov 2023 17:06:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 20:19:18.981400
• Title: K-Lane: Lidar Lane Dataset and Benchmark for Urban Roads and Highways
• Title（参考訳）: Kレーン:都市道路と高速道路のライダーレーンデータセットとベンチマーク
• Authors: Donghee Paek, Seung-Hyun Kong and Kevin Tirta Wijaya
• Abstract要約: 世界で初めて、かつ最大の都市道路であるKAIST-Laneを導入し、Lidarのハイウェイレーンデータセットについて紹介する。 LLDN-GFCは点雲上の線線の空間的特性を利用しており、点雲の地上面全体に沿って細く、薄く、伸びている。 実験結果から、LDDN-GFCはKレーンでF1-スコア82.1%の最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.705678194028895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lane detection is a critical function for autonomous driving. With the recent development of deep learning and the publication of camera lane datasets and benchmarks, camera lane detection networks (CLDNs) have been remarkably developed. Unfortunately, CLDNs rely on camera images which are often distorted near the vanishing line and prone to poor lighting condition. This is in contrast with Lidar lane detection networks (LLDNs), which can directly extract the lane lines on the bird's eye view (BEV) for motion planning and operate robustly under various lighting conditions. However, LLDNs have not been actively studied, mostly due to the absence of large public lidar lane datasets. In this paper, we introduce KAIST-Lane (K-Lane), the world's first and the largest public urban road and highway lane dataset for Lidar. K-Lane has more than 15K frames and contains annotations of up to six lanes under various road and traffic conditions, e.g., occluded roads of multiple occlusion levels, roads at day and night times, merging (converging and diverging) and curved lanes. We also provide baseline networks we term Lidar lane detection networks utilizing global feature correlator (LLDN-GFC). LLDN-GFC exploits the spatial characteristics of lane lines on the point cloud, which are sparse, thin, and stretched along the entire ground plane of the point cloud. From experimental results, LLDN-GFC achieves the state-of-the-art performance with an F1- score of 82.1%, on the K-Lane. Moreover, LLDN-GFC shows strong performance under various lighting conditions, which is unlike CLDNs, and also robust even in the case of severe occlusions, unlike LLDNs using the conventional CNN. The K-Lane, LLDN-GFC training code, pre-trained models, and complete development kits including evaluation, visualization and annotation tools are available at https://github.com/kaist-avelab/k-lane.
• Abstract（参考訳）: レーン検出は自動運転にとって重要な機能である。 近年のディープラーニングの発展とカメラレーンデータセットとベンチマークの公開により、カメラレーン検出ネットワーク(CLDN)は著しく発展してきた。 残念なことにcldnsは、消失線付近で歪められ、照明条件の悪いカメライメージに依存している。 これは、Lidar lane Detection Network (LLDNs) とは対照的に、鳥の目視(BEV)の線を直接抽出して、様々な照明条件下で頑健に動作することができる。 しかし、LDDNは、大きな公共のライダーレーンデータセットがないため、活発に研究されていない。 本稿では,世界初で最大の都市道路であるKAIST-Lane(K-Lane)について紹介する。 Kレーンには15K以上のフレームがあり、様々な道路や交通条件下で6車線の注釈が含まれており、例えば、複数の閉塞レベルの道路、昼夜の道路、合流(収束と分岐)、湾曲した車線がある。 また,グローバル特徴相関器(LLDN-GFC)を用いたLidarレーン検出ネットワークと呼ぶベースラインネットワークも提供する。 LLDN-GFCは点雲上の線線の空間的特性を利用しており、点雲の地上面全体に沿って細く、薄く、伸びている。 実験結果から、LDDN-GFCはKレーンでF1-スコア82.1%の最先端のパフォーマンスを達成する。 さらに, LLDN-GFCは, 従来のCNNを用いたLDNとは異なり, CLDNと異なり, 強閉塞しても頑健な照明条件下での強い性能を示す。 K-Lane、LLDN-GFCトレーニングコード、事前訓練されたモデル、評価、視覚化、アノテーションツールを含む完全な開発キットはhttps://github.com/kaist-avelab/k-laneで入手できる。

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