論文の概要: Eigenlanes: Data-Driven Lane Descriptors for Structurally Diverse Lanes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15302v1
- Date: Tue, 29 Mar 2022 07:45:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-30 15:12:56.569844
- Title: Eigenlanes: Data-Driven Lane Descriptors for Structurally Diverse Lanes
- Title（参考訳）: Eigenlanes: 構造的に異なるレーンのためのデータ駆動レーン記述子
- Authors: Dongkwon Jin, Wonhui Park, Seong-Gyun Jeong, Heeyeon Kwon, Chang-Su
Kim
- Abstract要約: 固有レーン空間における道路車線検出のための新しいアルゴリズムを提案する。
固有レーン(英: Eigenlanes)は、曲線や直線線を含む、構造的に多様なレーンのためのデータ駆動ディスクリプタである。
提案アルゴリズムは、構造的に多様な車線に対する優れた検出性能を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.09862617049865
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A novel algorithm to detect road lanes in the eigenlane space is proposed in
this paper. First, we introduce the notion of eigenlanes, which are data-driven
descriptors for structurally diverse lanes, including curved, as well as
straight, lanes. To obtain eigenlanes, we perform the best rank-M approximation
of a lane matrix containing all lanes in a training set. Second, we generate a
set of lane candidates by clustering the training lanes in the eigenlane space.
Third, using the lane candidates, we determine an optimal set of lanes by
developing an anchor-based detection network, called SIIC-Net. Experimental
results demonstrate that the proposed algorithm provides excellent detection
performance for structurally diverse lanes. Our codes are available at
https://github.com/dongkwonjin/Eigenlanes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,固有レーン空間における道路レーンを検出する新しいアルゴリズムを提案する。
まず、曲線や直線を含む構造的に多様なレーンのためのデータ駆動記述子である固有レーンの概念を紹介する。
固有レーンを得るために,すべてのレーンを含むレーン行列をトレーニングセットで最適ランクM近似する。
第2に,固有レーン空間におけるトレーニングレーンをクラスタリングすることにより,レーン候補の集合を生成する。
第3に、レーン候補を用いて、SIIC-Netと呼ばれるアンカーベース検出ネットワークを開発することにより、最適なレーン集合を決定する。
実験の結果,提案手法は構造的に多様なレーンに対して優れた検出性能を提供することがわかった。
私たちのコードはhttps://github.com/dongkwonjin/eigenlanesで利用可能です。
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