論文の概要: End to End Lane detection with One-to-Several Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00675v3
• Date: Tue, 9 May 2023 14:30:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 15:19:13.998049
• Title: End to End Lane detection with One-to-Several Transformer
• Title（参考訳）: 1対1変圧器による終端車線検出
• Authors: Kunyang Zhou and Rui Zhou
• Abstract要約: DETRにおける1対1のラベル割り当ては、ラベルセマンティックコンフリクトによるトレーニング効率の低下を可能にする。 本稿では,1対1と1対1のラベル代入を組み合わせた1対2のラベル代入を提案する。 実験により、O2SFormer は DETR の収束を著しく高速化し、Transformer と CNN ベースの検出器より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.79236957488334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although lane detection methods have shown impressive performance in real-world scenarios, most of methods require post-processing which is not robust enough. Therefore, end-to-end detectors like DEtection TRansformer(DETR) have been introduced in lane detection. However, one-to-one label assignment in DETR can degrade the training efficiency due to label semantic conflicts. Besides, positional query in DETR is unable to provide explicit positional prior, making it difficult to be optimized. In this paper, we present the One-to-Several Transformer(O2SFormer). We first propose the one-to-several label assignment, which combines one-to-one and one-to-many label assignments to improve the training efficiency while keeping end-to-end detection. To overcome the difficulty in optimizing one-to-one assignment. We further propose the layer-wise soft label which adjusts the positive weight of positive lane anchors across different decoder layers. Finally, we design the dynamic anchor-based positional query to explore positional prior by incorporating lane anchors into positional query. Experimental results show that O2SFormer significantly speeds up the convergence of DETR and outperforms Transformer-based and CNN-based detectors on the CULane dataset. Code will be available at https://github.com/zkyseu/O2SFormer.
• Abstract（参考訳）: レーン検出手法は実世界のシナリオで印象的な性能を示したが、ほとんどの方法は十分に堅牢ではない後処理を必要とする。 したがって、車線検出にはDetection TRansformer(DETR)のようなエンドツーエンド検出器が導入された。 しかし、DETRにおける1対1のラベル割り当ては、ラベルセマンティックコンフリクトによってトレーニング効率を低下させることができる。 さらに、detrにおける位置クエリは明示的な位置優先を提供することができないため、最適化が難しい。 本稿では,1-to-Several Transformer(O2SFormer)を提案する。 まず,一対一と一対多のラベル割り当てを組み合わせた一対一ラベル割り当てを提案し,エンドツーエンド検出を維持しながらトレーニング効率を向上させる。 1対1の割り当てを最適化する難しさを克服する。 さらに,異なるデコーダ層にまたがる正のレーンアンカーの正の重みを調節する層毎ソフトラベルを提案する。 最後に,動的アンカーに基づく位置問合せの設計を行い,位置問合せにレーンアンカーを組み込むことにより位置先行を探索する。 実験結果から,O2SFormerはDETRの収束を著しく高速化し,CULaneデータセット上のTransformerベースおよびCNNベース検出器よりも優れていた。 コードはhttps://github.com/zkyseu/o2sformerで入手できる。

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