論文の概要: Laneformer: Object-aware Row-Column Transformers for Lane Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09830v1
- Date: Fri, 18 Mar 2022 10:14:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-21 15:08:16.536076
- Title: Laneformer: Object-aware Row-Column Transformers for Lane Detection
- Title（参考訳）: laneformer:レーン検出のためのオブジェクト対応行列変換器
- Authors: Jianhua Han, Xiajun Deng, Xinyue Cai, Zhen Yang, Hang Xu, Chunjing Xu,
Xiaodan Liang
- Abstract要約: Laneformerは、自動運転における車線検出に適したトランスフォーマーベースのアーキテクチャである。
様々な視覚タスクにおけるトランスフォーマーエンコーダ・デコーダアーキテクチャの最近の進歩に触発されて、我々は新しいエンドツーエンドのLaneformerアーキテクチャの設計を進める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.62919884511287
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present Laneformer, a conceptually simple yet powerful transformer-based
architecture tailored for lane detection that is a long-standing research topic
for visual perception in autonomous driving. The dominant paradigms rely on
purely CNN-based architectures which often fail in incorporating relations of
long-range lane points and global contexts induced by surrounding objects
(e.g., pedestrians, vehicles). Inspired by recent advances of the transformer
encoder-decoder architecture in various vision tasks, we move forwards to
design a new end-to-end Laneformer architecture that revolutionizes the
conventional transformers into better capturing the shape and semantic
characteristics of lanes, with minimal overhead in latency. First, coupling
with deformable pixel-wise self-attention in the encoder, Laneformer presents
two new row and column self-attention operations to efficiently mine point
context along with the lane shapes. Second, motivated by the appearing objects
would affect the decision of predicting lane segments, Laneformer further
includes the detected object instances as extra inputs of multi-head attention
blocks in the encoder and decoder to facilitate the lane point detection by
sensing semantic contexts. Specifically, the bounding box locations of objects
are added into Key module to provide interaction with each pixel and query
while the ROI-aligned features are inserted into Value module. Extensive
experiments demonstrate our Laneformer achieves state-of-the-art performances
on CULane benchmark, in terms of 77.1% F1 score. We hope our simple and
effective Laneformer will serve as a strong baseline for future research in
self-attention models for lane detection.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、車線検出に適した概念的にシンプルだが強力なトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるLaneformerについて紹介する。
支配的なパラダイムは純粋にcnnベースのアーキテクチャに依存しており、長距離レーンポイントと周囲の物体(例えば歩行者や車両)によって引き起こされるグローバルコンテキストの関係を組み込むのに失敗することが多い。
様々なビジョンタスクにおけるトランスフォーマエンコーダ・デコーダアーキテクチャの最近の進歩に触発されて、我々は従来のトランスフォーマを革命させ、レーンの形状とセマンティクス特性をより良く捉え、レイテンシのオーバーヘッドを最小限に抑える新しいエンド・ツー・エンドのレーンフォーマアーキテクチャを設計した。
まず、エンコーダ内の変形可能な画素単位のセルフアテンションと結合して、 laneformerは2つの新しい行と列の自己アテンション操作を示し、レーン形状と共にポイントコンテキストを効率的にマイニングする。
第二に、出現するオブジェクトがレーンセグメントを予測する決定に動機づけられ、さらに検出されたオブジェクトインスタンスをエンコーダ内のマルチヘッドアテンションブロックの余分な入力として含むことで、意味的コンテキストを感知してレーンポイント検出を容易にする。
具体的には、オブジェクトのバウンディングボックス位置をキーモジュールに追加して、各ピクセルとクエリとのインタラクションを提供し、ROIに沿った機能をバリューモジュールに挿入する。
我々のLaneformerは77.1%のF1スコアでCULaneベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。
我々の単純で効果的なレーンフォーマーが、レーン検出のための自己認識モデルにおける将来の研究の強力なベースラインとなることを願っている。
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