論文の概要: CLRmatchNet: Enhancing Curved Lane Detection with Deep Matching Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15204v2
- Date: Sun, 31 Mar 2024 20:59:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-02 15:34:46.260500
- 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, 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、ラベル割り当てプロセスによってトレーニング検出を正または負のインスタンスに分類する。
我々の研究は、ラベル割り当てプロセスを改善することを目的とした、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）: 0.6144680854063939
- 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. Accurate label assignment has great impact on the model performance, that is usually relying on a pre-defined classical cost function evaluating GT-prediction alignment. However, classical label assignment methods face limitations due to their reliance on predefined cost functions derived from low-dimensional models, potentially impacting their optimality. Our research introduces MatchNet, a deep learning submodule-based approach aimed at improving the label assignment process. Integrated into a state-of-the-art lane detection network such as the Cross Layer Refinement Network for Lane Detection (CLRNet), MatchNet replaces the conventional label assignment process with a submodule network. The integrated model, CLRmatchNet, surpasses CLRNet, showing substantial 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. Our code is available at: 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、学習され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。
正確なラベル割り当てはモデル性能に大きな影響を与え、通常はGT予測アライメントを評価する古典的コスト関数に依存している。
しかし、古典的なラベル割り当て手法は、低次元モデルから導かれる事前定義されたコスト関数に依存するため、その最適性に影響を及ぼす可能性があるため、制限に直面している。
我々の研究は、ラベル割り当てプロセスを改善することを目的とした、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。
統合モデルであるCLRmatchNetはCLRNetを抜いて、カーブしたレーンを含むシナリオを大幅に改善し、ResNet34の+2.8%、ResNet101の+2.3%、DLA34の+2.96%のすべてのバックボーン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を高め,信頼性閾値の上昇を可能にする。
私たちのコードは、https://github.com/sapirkontente/CLRmatchNet.gitで利用可能です。
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