論文の概要: FENet: Focusing Enhanced Network for Lane Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17163v2
• Date: Mon, 1 Jan 2024 14:40:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-02 19:08:05.660866
• Title: FENet: Focusing Enhanced Network for Lane Detection
• Title（参考訳）: FENet:レーン検出のための拡張ネットワーク
• Authors: Liman Wang, Hanyang Zhong
• Abstract要約: この研究は、Focusing Smpling、Partial Field of View Evaluation、Enhanced FPN Architecture、Directional IoU Lossで拡張されたネットワークのパイオニアである。 実験では、均一なアプローチとは異なり、重要な遠隔の細部を強調しながら、集中サンプリング戦略を実証した。 我々は,標準的な全画像の基準値に差分劣化があるにもかかわらず,実用的な車線ナビゲーションにはFENetV2を推奨する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by human driving focus, this research pioneers networks augmented with Focusing Sampling, Partial Field of View Evaluation, Enhanced FPN architecture and Directional IoU Loss - targeted innovations addressing obstacles to precise lane detection for autonomous driving. Experiments demonstrate our Focusing Sampling strategy, emphasizing vital distant details unlike uniform approaches, significantly boosts both benchmark and practical curved/distant lane recognition accuracy essential for safety. While FENetV1 achieves state-of-the-art conventional metric performance via enhancements isolating perspective-aware contexts mimicking driver vision, FENetV2 proves most reliable on the proposed Partial Field analysis. Hence we specifically recommend V2 for practical lane navigation despite fractional degradation on standard entire-image measures. Future directions include collecting on-road data and integrating complementary dual frameworks to further breakthroughs guided by human perception principles. Code will be made available.
• Abstract（参考訳）: 人間の運転に着想を得たこの研究は、サンプリング、部分的な視野評価、fpnアーキテクチャの強化、指向性iou損失といった、自動運転のための正確な車線検出のための障害に対処するイノベーションをターゲットとしたネットワークの先駆者である。 実験では,一様アプローチと異なり,重要な遠方的詳細を強調する,集中的サンプリング戦略を実証し,安全に不可欠なベンチマークと実用的カーブ・ディスタント車線認識精度を著しく向上させた。 FENetV1は、ドライバービジョンを模倣する視点認識コンテキストを分離することで、最先端の従来のメトリックパフォーマンスを達成するが、FENetV2は提案された部分フィールド分析において最も信頼性が高いことを証明している。 したがって、標準的な全画像測定値の低下にもかかわらず、実用的なレーンナビゲーションにはv2を特に推奨する。 今後の方向性には、道路上のデータ収集や、補完的な2つのフレームワークの統合などが含まれる。 コードは利用可能になる。

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