論文の概要: ElasticLaneNet: A Geometry-Flexible Approach for Lane Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10389v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 09:04:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 16:54:09.339158
• Title: ElasticLaneNet: A Geometry-Flexible Approach for Lane Detection
• Title（参考訳）: elasticlanenet:線検出のための幾何フレキシブルアプローチ
• Authors: Yaxin Feng, Yuan Lan, Luchan Zhang and Yang Xiang
• Abstract要約: 我々はElasticLaneNetという新しいレーン検出フレームワークを紹介した。 レーン、すなわち暗黙の表現を表現するための、新しく柔軟な方法が提案されている。 この方法は、大きな曲率、交差点における弱い幾何学的特徴、複雑なクロスレーン、Y-shapesレーン、高密度レーンなどを含む複雑なレーンシナリオでよく機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.776747534002341
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of lane detection involves identifying the boundaries of driving areas. Recognizing lanes with complex and variable geometric structures remains a challenge. In this paper, we introduce a new lane detection framework named ElasticLaneNet (Elastic-interaction-energy guided Lane detection Network). A novel and flexible way of representing lanes, namely, implicit representation is proposed. The training strategy considers predicted lanes as moving curves that being attracted to the ground truth guided by an elastic interaction energy based loss function (EIE loss). An auxiliary feature refinement (AFR) module is designed to gather information from different layers. The method performs well in complex lane scenarios, including those with large curvature, weak geometric features at intersections, complicated cross lanes, Y-shapes lanes, dense lanes, etc. We apply our approach on three datasets: SDLane, CULane, and TuSimple. The results demonstrate the exceptional performance of our method, with the state-of-the-art results on the structure-diversity dataset SDLane, achieving F1-score of 89.51, Recall rate of 87.50, and Precision of 91.61.
• Abstract（参考訳）: レーン検出のタスクは、運転領域の境界を特定することである。 複雑で可変な幾何学的構造を持つレーンを認識することは依然として課題である。 本稿ではelasticlanenet(elastic-interaction energy guided lane detection network)と呼ばれる新しいレーン検出フレームワークを提案する。 レーンを表現する新しい柔軟な方法、すなわち暗黙的な表現が提案されている。 トレーニング戦略は、予測レーンを、弾性相互作用エネルギーに基づく損失関数(EIE損失)によって導かれる基底真実に惹かれる移動曲線とみなす。 補助機能改善(AFR)モジュールは、異なるレイヤから情報を集めるように設計されている。 この方法は、大きな曲率、交差点における弱い幾何学的特徴、複雑なクロスレーン、Y-shapesレーン、高密度レーンなどを含む複雑なレーンシナリオでよく機能する。 SDLane、CULane、TuSimpleの3つのデータセットにアプローチを適用します。 その結果, 構造多様性データセットSDLaneの精度, 89.51のF1スコア, 87.50のリコール率, 91.61の精度が得られた。

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