論文の概要: M^2-3DLaneNet: Multi-Modal 3D Lane Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05996v1
• Date: Tue, 13 Sep 2022 13:45:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-14 12:58:40.839376
• Title: M^2-3DLaneNet: Multi-Modal 3D Lane Detection
• Title（参考訳）: M^2-3DLaneNet:マルチモーダル3Dレーン検出
• Authors: Yueru Luo, Xu Yan, Chaoda Zheng, Chao Zheng, Shuqi Mei, Tang Kun, Shuguang Cui, Zhen Li
• Abstract要約: M2-3DLaneNetは効率的な3Dレーン検出のためのマルチモードフレームワークである。 M2-3DLaneNetはまず、モーダル固有のバックボーンでマルチモーダル機能を抽出し、それらを統一されたBird's-Eye View空間に融合させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.250833348463633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating accurate lane lines in 3D space remains challenging due to their sparse and slim nature. In this work, we propose the M^2-3DLaneNet, a Multi-Modal framework for effective 3D lane detection. Aiming at integrating complementary information from multi-sensors, M^2-3DLaneNet first extracts multi-modal features with modal-specific backbones, then fuses them in a unified Bird's-Eye View (BEV) space. Specifically, our method consists of two core components. 1) To achieve accurate 2D-3D mapping, we propose the top-down BEV generation. Within it, a Line-Restricted Deform-Attention (LRDA) module is utilized to effectively enhance image features in a top-down manner, fully capturing the slenderness features of lanes. After that, it casts the 2D pyramidal features into 3D space using depth-aware lifting and generates BEV features through pillarization. 2) We further propose the bottom-up BEV fusion, which aggregates multi-modal features through multi-scale cascaded attention, integrating complementary information from camera and LiDAR sensors. Sufficient experiments demonstrate the effectiveness of M^2-3DLaneNet, which outperforms previous state-of-the-art methods by a large margin, i.e., 12.1% F1-score improvement on OpenLane dataset.
• Abstract（参考訳）: 3d空間における正確なレーン線の推定は、その希薄な性質のため、依然として困難である。 本研究では,実効的3次元レーン検出のためのマルチモーダルフレームワークであるm^2-3dlanenetを提案する。 M^2-3DLaneNetは、マルチセンサーからの補完情報を統合することを目的として、まず、モーダル固有のバックボーンでマルチモーダル特徴を抽出し、それらを統一されたBird's-Eye View (BEV)空間に融合する。 具体的には,2つのコアコンポーネントから構成される。 1) 正確な2D-3Dマッピングを実現するために, トップダウンのBEV生成を提案する。 その内部では、Line-Restricted Deform-Attention (LRDA)モジュールを使用して、レーンの細い特徴を完全にキャプチャし、トップダウンで画像特徴を効果的に強化する。 その後、深度対応リフトを使用して2Dピラミッドの特徴を3D空間に投入し、ピラリゼーションによりBEV特徴を生成する。 2) カメラとLiDARセンサの相補的情報の統合により, マルチモーダルな特徴を集約するボトムアップ型BEV融合を提案する。 M^2-3DLaneNetは従来の最先端手法よりも大きなマージン、すなわちOpenLaneデータセットの12.1%のF1スコア改善を達成している。

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