Fugu-MT 論文翻訳(概要): Jointly Learning Spatial, Angular, and Temporal Information for Enhanced Lane Detection

論文の概要: Jointly Learning Spatial, Angular, and Temporal Information for Enhanced Lane Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02792v1
Date: Sun, 5 May 2024 02:12:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-07 18:20:16.705283
Title: Jointly Learning Spatial, Angular, and Temporal Information for Enhanced Lane Detection
Title（参考訳）: 拡張車線検出のための空間・角・時間情報の共同学習
Authors: Muhammad Zeshan Alam,
Abstract要約: 本稿では,光場画像と新しい深層学習モデルを用いて,空間情報,角情報,時間情報を統合することで,車線検出を向上するための新しい手法を提案する。提案手法の有効性を改良したCNNアーキテクチャを用いて実証し,従来の手法よりも優れたフォーマンスを示す。
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: This paper introduces a novel approach for enhanced lane detection by integrating spatial, angular, and temporal information through light field imaging and novel deep learning models. Utilizing lenslet-inspired 2D light field representations and LSTM networks, our method significantly improves lane detection in challenging conditions. We demonstrate the efficacy of this approach with modified CNN architectures, showing superior per- formance over traditional methods. Our findings suggest this integrated data approach could advance lane detection technologies and inspire new models that leverage these multidimensional insights for autonomous vehicle percep- tion.
Abstract（参考訳）: 本稿では,光場画像と新しい深層学習モデルを用いて,空間情報,角情報,時間情報を統合することで,車線検出を向上するための新しい手法を提案する。レンズレットにインスパイアされた2次元光電場表現とLSTMネットワークを用いることで,困難条件下での車線検出を大幅に改善する。提案手法の有効性を改良したCNNアーキテクチャを用いて実証し,従来の手法よりも優れたフォーマンスを示す。この統合データアプローチは、車線検出技術を進歩させ、これらの多次元洞察を自動運転車のパーセプ・オプションに活用する新しいモデルを生み出す可能性を示唆している。

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