Fugu-MT 論文翻訳(概要): LVLane: Deep Learning for Lane Detection and Classification in Challenging Conditions

論文の概要: LVLane: Deep Learning for Lane Detection and Classification in Challenging Conditions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06853v1
Date: Thu, 13 Jul 2023 16:09:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-14 14:09:35.803270
Title: LVLane: Deep Learning for Lane Detection and Classification in Challenging Conditions
Title（参考訳）: LVLane: カオス条件下でのレーン検出と分類のためのディープラーニング
Authors: Zillur Rahman and Brendan Tran Morris
Abstract要約: 本稿では,ディープラーニング手法に基づくエンドツーエンドの車線検出・分類システムを提案する。本研究では,SOTA(State-of-the-art(State-the-art)モデルに重要な課題を生じさせるシナリオを包括的にキュレートしたユニークなデータセットを提案する。そこで本研究では,CNNをベースとした検知器とシームレスに統合し,異なるレーンの識別を容易にする分類手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.383470228049292
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Lane detection plays a pivotal role in the field of autonomous vehicles and advanced driving assistant systems (ADAS). Over the years, numerous algorithms have emerged, spanning from rudimentary image processing techniques to sophisticated deep neural networks. The performance of deep learning-based models is highly dependent on the quality of their training data. Consequently, these models often experience a decline in performance when confronted with challenging scenarios such as extreme lighting conditions, partially visible lane markings, and sparse lane markings like Botts' dots. To address this, we present an end-to-end lane detection and classification system based on deep learning methodologies. In our study, we introduce a unique dataset meticulously curated to encompass scenarios that pose significant challenges for state-of-the-art (SOTA) models. Through fine-tuning selected models, we aim to achieve enhanced localization accuracy. Moreover, we propose a CNN-based classification branch, seamlessly integrated with the detector, facilitating the identification of distinct lane types. This architecture enables informed lane-changing decisions and empowers more resilient ADAS capabilities. We also investigate the effect of using mixed precision training and testing on different models and batch sizes. Experimental evaluations conducted on the widely-used TuSimple dataset, Caltech lane dataset, and our LVLane dataset demonstrate the effectiveness of our model in accurately detecting and classifying lanes amidst challenging scenarios. Our method achieves state-of-the-art classification results on the TuSimple dataset. The code of the work will be published upon the acceptance of the paper.
Abstract（参考訳）: 車線検出は、自動運転車や先進運転支援システム(ADAS)の分野において重要な役割を果たす。長年にわたり、基本的な画像処理技術から高度なディープニューラルネットワークまで、数多くのアルゴリズムが登場してきた。ディープラーニングベースのモデルの性能は、トレーニングデータの品質に大きく依存する。その結果、これらのモデルは、極端な照明条件、部分的に目に見えるレーンマーキング、ボットのドットのようなスパースレーンマーキングといった困難なシナリオに直面すると、しばしば性能が低下する。そこで本研究では,ディープラーニング手法に基づくエンドツーエンドの車線検出・分類システムを提案する。本研究では,最先端(sota)モデルに重大な課題をもたらすシナリオを包含するために,細心の注意を払って収集したユニークなデータセットを提案する。選択したモデルの微調整により,局所化精度の向上を目指す。さらに,検出器とシームレスに統合されたCNNに基づく分類分岐を提案し,異なるレーンタイプの識別を容易にする。このアーキテクチャは、情報レーン変更の決定を可能にし、よりレジリエントなADAS機能を実現する。また,混合精度トレーニングとテストが異なるモデルとバッチサイズに与える影響についても検討した。広く利用されているTuSimpleデータセット,Caltech laneデータセット,およびLVLaneデータセットを用いて実施した実験により,難解なシナリオの中で車線を正確に検出・分類する上で,我々のモデルの有効性が示された。提案手法はTuSimpleデータセットを用いて最先端の分類結果を得る。作業のコードは、論文の受理時に公表される。

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