論文の概要: YOLinO++: Single-Shot Estimation of Generic Polylines for Mapless Automated Diving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00989v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 20:10:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 18:08:00.105796
• Title: YOLinO++: Single-Shot Estimation of Generic Polylines for Mapless Automated Diving
• Title（参考訳）: YOLinO++: Mapless Automated Divingのためのジェネリックポリラインのシングルショット推定
• Authors: Annika Meyer and Christoph Stiller
• Abstract要約: 自動走行では、認識をサポートし補完するために非常に正確な地図が一般的に使用される。 本稿では,画像中の1次元構造を検出するために,YOLOのワンショット哲学に従うニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.752932360113276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In automated driving, highly accurate maps are commonly used to support and complement perception. These maps are costly to create and quickly become outdated as the traffic world is permanently changing. In order to support or replace the map of an automated system with detections from sensor data, a perception module must be able to detect the map features. We propose a neural network that follows the one shot philosophy of YOLO but is designed for detection of 1D structures in images, such as lane boundaries. We extend previous ideas by a midpoint based line representation and anchor definitions. This representation can be used to describe lane borders, markings, but also implicit features such as centerlines of lanes. The broad applicability of the approach is shown with the detection performance on lane centerlines, lane borders as well as the markings both on highways and in urban areas. Versatile lane boundaries are detected and can be inherently classified as dashed or solid lines, curb, road boundaries, or implicit delimitation.
• Abstract（参考訳）: 自動走行では、高精度な地図は知覚のサポートと補足のために一般的に用いられる。 これらの地図は、交通の世界が永久に変化しているため、作成にコストがかかり、すぐに時代遅れになる。 自動システムのマップをセンサデータからの検知でサポートまたは置き換えるためには、知覚モジュールが地図の特徴を検出できなければならない。 YOLOのワンショット哲学に従うニューラルネットワークを提案するが,車線境界などの画像中の1次元構造を検出するように設計されている。 従来のアイデアを中間点ベースライン表現とアンカー定義で拡張する。 この表現は、車線境界、マーキング、および車線の中心線のような暗黙的な特徴を記述するために使われる。 このアプローチの広範な適用性は、車線中心線、車線境界、および高速道路と都市部の両方で検出されたマーキングによって示される。 垂直線境界は検出され、本質的に破断線または固形線、縁石、道路境界、暗黙の起伏に分類される。

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