論文の概要: CLRmatchNet: Enhancing Curved Lane Detection with Deep Matching Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15204v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 19:05:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 17:58:13.298095
- Title: CLRmatchNet: Enhancing Curved Lane Detection with Deep Matching Process
- Title（参考訳）: CLRmatchNet:ディープマッチングプロセスによる曲線線検出の強化
- Authors: Sapir Kontente, Roy Orfaig and Ben-Zion Bobrovsky
- Abstract要約: レーン検出は、安全なナビゲーションを確保するために重要なデータを提供することによって、自動運転において重要な役割を果たす。
現代のアルゴリズムはアンカーベースの検出器に依存しており、ラベルの割り当てプロセスが続く。
ラベル割り当てプロセスの強化を目的とした,ディープラーニングサブモジュールベースのアプローチであるMatchNetを紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Lane detection plays a crucial role in autonomous driving by providing vital
data to ensure safe navigation. Modern algorithms rely on anchor-based
detectors, which are then followed by a label assignment process to categorize
training detections as positive or negative instances based on learned
geometric attributes. The current methods, however, have limitations and might
not be optimal since they rely on predefined classical cost functions that are
based on a low-dimensional model. Our research introduces MatchNet, a deep
learning sub-module-based approach aimed at enhancing the label assignment
process. Integrated into a state-of-the-art lane detection network like the
Cross Layer Refinement Network for Lane Detection (CLRNet), MatchNet replaces
the conventional label assignment process with a sub-module network. This
integration results in significant improvements in scenarios involving curved
lanes, with remarkable improvement across all backbones of +2.8% for ResNet34,
+2.3% for ResNet101, and +2.96% for DLA34. In addition, it maintains or even
improves comparable results in other sections. Our method boosts the confidence
level in lane detection, allowing an increase in the confidence threshold. The
code will be available soon: https://github.com/sapirkontente/CLRmatchNet.git
- Abstract（参考訳）: レーン検出は、安全なナビゲーションを確保するために重要なデータを提供することによって、自動運転において重要な役割を果たす。
現代のアルゴリズムはアンカーベースの検出器に依存しており、学習した幾何学的属性に基づいてトレーニング検出を正または負のインスタンスとして分類するラベル割り当てプロセスが続く。
しかし、現在の方法には制限があり、低次元モデルに基づく古典的コスト関数に依存しているため、最適ではないかもしれない。
ラベル割り当てプロセスの強化を目的とした,ディープラーニングサブモジュールベースのアプローチであるMatchNetを紹介した。
CLRNet(Cross Layer Refinement Network for Lane Detection)のような最先端のレーン検出ネットワークに統合され、MatchNetは従来のラベル割り当てプロセスをサブモジュールネットワークに置き換える。
この統合により、カーブした車線を含むシナリオが大幅に改善され、ResNet34の+2.8%、ResNet101の+2.3%、DLA34の+2.96%が大幅に改善された。
さらに、他のセクションで同等の結果を維持するか、改善する。
本手法は車線検出における信頼度レベルを高め,信頼しきい値の増大を可能にする。
コードはまもなく利用可能になる。 https://github.com/sapirkontente/CLRmatchNet.git
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