論文の概要: TwinLiteNetPlus: A Stronger Model for Real-time Drivable Area and Lane Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16958v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 17:17:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 20:24:47.957766
- Title: TwinLiteNetPlus: A Stronger Model for Real-time Drivable Area and Lane Segmentation
- Title（参考訳）: TwinLiteNetPlus: リアルタイム乾燥地域とレーンセグメンテーションのためのより強力なモデル
- Authors: Quang-Huy Che, Duc-Tri Le, Minh-Quan Pham, Vinh-Tiep Nguyen, Duc-Khai Lam,
- Abstract要約: 本稿では,現在最先端(SOTA)モデルの高計算コストに対応するため,TwinLiteNetPlusを提案する。
TwinLiteNetPlusは、標準および深さ的に分離可能な拡張畳み込みを導入し、高い精度を維持しながら複雑さを低減している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1027204173383738
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Semantic segmentation is crucial for autonomous driving, particularly for Drivable Area and Lane Segmentation, ensuring safety and navigation. To address the high computational costs of current state-of-the-art (SOTA) models, this paper introduces TwinLiteNetPlus (TwinLiteNet$^+$), a model adept at balancing efficiency and accuracy. TwinLiteNet$^+$ incorporates standard and depth-wise separable dilated convolutions, reducing complexity while maintaining high accuracy. It is available in four configurations, from the robust 1.94 million-parameter TwinLiteNet$^+_{\text{Large}}$ to the ultra-compact 34K-parameter TwinLiteNet$^+_{\text{Nano}}$. Notably, TwinLiteNet$^+_{\text{Large}}$ attains a 92.9\% mIoU for Drivable Area Segmentation and a 34.2\% IoU for Lane Segmentation. These results notably outperform those of current SOTA models while requiring a computational cost that is approximately 11 times lower in terms of Floating Point Operations (FLOPs) compared to the existing SOTA model. Extensively tested on various embedded devices, TwinLiteNet$^+$ demonstrates promising latency and power efficiency, underscoring its suitability for real-world autonomous vehicle applications.
- Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは自動運転、特にDrivable AreaとLane Segmentationにとって重要であり、安全とナビゲーションを確保する。
現状技術(SOTA)モデルの高計算コストに対処するため,効率と精度のバランスに優れたモデルであるTwinLiteNetPlus(TwinLiteNet$^+$)を提案する。
TwinLiteNet$^+$は、標準および深さ的に分離可能な拡張畳み込みを導入し、高い精度を維持しながら複雑さを減少させる。
これは、ロバストな1.94百万パラメータのTwinLiteNet$^+_{\text{Large}}$から、超コンパクトな34KパラメータのTwinLiteNet$^+_{\text{Nano}}$まで、4つの構成で利用できる。
特に、TwinLiteNet$^+_{\text{Large}}$は、乾燥領域セグメンテーションの92.9\% mIoU、レーンセグメンテーションの34.2\% IoUに達する。
これらの結果は、既存のSOTAモデルと比較して、浮動小数点演算(FLOP)の約11倍の計算コストを必要とする一方で、現在のSOTAモデルよりも優れています。
TwinLiteNet$^+$は、様々な組み込みデバイスで広くテストされている。
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