Fugu-MT 論文翻訳(概要): TwinLiteNet: An Efficient and Lightweight Model for Driveable Area and Lane Segmentation in Self-Driving Cars

論文の概要: TwinLiteNet: An Efficient and Lightweight Model for Driveable Area and Lane Segmentation in Self-Driving Cars

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10705v5
Date: Wed, 13 Dec 2023 10:43:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-14 20:39:28.905826
Title: TwinLiteNet: An Efficient and Lightweight Model for Driveable Area and Lane Segmentation in Self-Driving Cars
Title（参考訳）: TwinLiteNet:自動運転車における走行可能エリアとレーンセグメンテーションのための効率的軽量モデル
Authors: Quang Huy Che and Dinh Phuc Nguyen and Minh Quan Pham and Duc Khai Lam
Abstract要約: 本稿では、駆動可能領域と車線分割のための軽量モデルを提案する。 BDD100Kデータセット上でTwinLiteNetを評価し,最新のモデルと比較した。具体的には、TwinLiteNetは、乾燥領域タスクで91.3%、レーン検出タスクで31.08%のIoUというmIoUスコアを達成している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Semantic segmentation is a common task in autonomous driving to understand the surrounding environment. Driveable Area Segmentation and Lane Detection are particularly important for safe and efficient navigation on the road. However, original semantic segmentation models are computationally expensive and require high-end hardware, which is not feasible for embedded systems in autonomous vehicles. This paper proposes a lightweight model for the driveable area and lane line segmentation. TwinLiteNet is designed cheaply but achieves accurate and efficient segmentation results. We evaluate TwinLiteNet on the BDD100K dataset and compare it with modern models. Experimental results show that our TwinLiteNet performs similarly to existing approaches, requiring significantly fewer computational resources. Specifically, TwinLiteNet achieves a mIoU score of 91.3% for the Drivable Area task and 31.08% IoU for the Lane Detection task with only 0.4 million parameters and achieves 415 FPS on GPU RTX A5000. Furthermore, TwinLiteNet can run in real-time on embedded devices with limited computing power, especially since it achieves 60FPS on Jetson Xavier NX, making it an ideal solution for self-driving vehicles. Code is available: url{https://github.com/chequanghuy/TwinLiteNet}.
Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは、周囲の環境を理解するための自律運転において一般的な課題である。運転可能なエリアセグメンテーションとレーン検出は、道路上の安全かつ効率的なナビゲーションに特に重要である。しかし、オリジナルのセマンティクスセグメンテーションモデルは計算コストが高く、ハイエンドハードウェアを必要とするため、自動運転車の組み込みシステムでは実現不可能である。本稿では,運転可能領域と車線区分の軽量モデルを提案する。 TwinLiteNetは安価に設計されているが、正確で効率的なセグメンテーション結果が得られる。 bdd100kデータセット上でtwinlitenetを評価し,現代的なモデルと比較する。実験の結果,twinlitenetは既存の手法と同様に動作し,計算資源が大幅に少ないことがわかった。具体的には、twinlitenet はdrivable area task の91.3%、レーン検出タスクの31.08% iou を 0.4 million のパラメータで達成し、gpu rtx a5000 で 415 fps を達成した。さらにtwinlitenetは、jetson xavier nxで60fpsを達成したため、計算能力に制限のある組み込みデバイス上でリアルタイムに動作し、自動運転車にとって理想的なソリューションとなる。コードは url{https://github.com/chequanghuy/TwinLiteNet} で入手できる。

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