論文の概要: Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07389v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 08:53:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 14:14:02.674166
• Title: Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification
• Title（参考訳）: ハイブリッドアンカー駆動順序分類による超高速深部レーン検出
• Authors: Zequn Qin, Pengyi Zhang, Xi Li
• Abstract要約: 本稿では,超高速を実現するための新しい,シンプルで効果的な定式化法と,挑戦シナリオの課題を提案する。 具体的には,大域的特徴を用いたアンカー駆動型順序分類問題として,車線検出のプロセスを扱う。 提案手法は,速度と精度の両面で最先端の性能を実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.735482211178931
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern methods mainly regard lane detection as a problem of pixel-wise segmentation, which is struggling to address the problems of efficiency and challenging scenarios like severe occlusions and extreme lighting conditions. Inspired by human perception, the recognition of lanes under severe occlusions and extreme lighting conditions is mainly based on contextual and global information. Motivated by this observation, we propose a novel, simple, yet effective formulation aiming at ultra fast speed and the problem of challenging scenarios. Specifically, we treat the process of lane detection as an anchor-driven ordinal classification problem using global features. First, we represent lanes with sparse coordinates on a series of hybrid (row and column) anchors. With the help of the anchor-driven representation, we then reformulate the lane detection task as an ordinal classification problem to get the coordinates of lanes. Our method could significantly reduce the computational cost with the anchor-driven representation. Using the large receptive field property of the ordinal classification formulation, we could also handle challenging scenarios. Extensive experiments on four lane detection datasets show that our method could achieve state-of-the-art performance in terms of both speed and accuracy. A lightweight version could even achieve 300+ frames per second(FPS). Our code is at https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2.
• Abstract（参考訳）: 現代の方法では、車線検出をピクセルワイドセグメンテーションの問題と見なしており、これは効率と厳しい閉塞や極端な照明条件のような挑戦的なシナリオの解決に苦慮している。 人間の知覚に触発されて、厳しい閉塞と極端な照明条件下での車線認識は主に文脈情報とグローバル情報に基づいている。 この観察に動機づけられ,超高速と挑戦的シナリオの問題を目的とした,新しい,単純かつ効果的な定式化を提案する。 具体的には,レーン検出の過程を,グローバル特徴量を用いたアンカー型順序分類問題として扱う。 まず、一連のハイブリッド(ロウとカラム)アンカー上にスパース座標を持つレーンを表す。 アンカー駆動型表現の助けを借りて、レーン検出タスクを順序分類問題として再編成し、レーンの座標を得る。 提案手法は,アンカー駆動表現による計算コストを大幅に削減できる。 順序分類定式化の大きな受容場特性を用いることで、難解なシナリオにも対処できる。 4車線検出データセットを広範囲に実験した結果,本手法は速度と精度の両面で最先端の性能を実現することができた。 軽量版では300フレーム/秒(fps)以上を達成することもできる。 私たちのコードはhttps://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2にあります。

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