論文の概要: Monocular Lane Detection Based on Deep Learning: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16316v2
• Date: Tue, 26 Nov 2024 14:31:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:35:48.649090
• Title: Monocular Lane Detection Based on Deep Learning: A Survey
• Title（参考訳）: ディープラーニングに基づく単眼車線検出:サーベイ
• Authors: Xin He, Haiyun Guo, Kuan Zhu, Bingke Zhu, Xu Zhao, Jianwu Fang, Jinqiao Wang,
• Abstract要約: 車線検出は自律運転認識システムにおいて重要な役割を果たす。 ディープラーニングアルゴリズムが普及するにつれて、ディープラーニングに基づく単眼車線検出手法が優れた性能を示した。 本稿では, 成熟度の高い2次元車線検出手法と開発途上国の3次元車線検出技術の両方を網羅して, 既存手法の概要を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.19079381823076
• License:
• Abstract: Lane detection plays an important role in autonomous driving perception systems. As deep learning algorithms gain popularity, monocular lane detection methods based on deep learning have demonstrated superior performance and emerged as a key research direction in autonomous driving perception. The core design of these algorithmic frameworks can be summarized as follows: (1) Task paradigm, focusing on lane instance-level discrimination; (2) Lane modeling, representing lanes as a set of learnable parameters in the neural network; (3) Global context supplementation, enhancing the detection of obscure lanes; (4) Perspective effect elimination, providing 3D lanes usable for downstream applications. From these perspectives, this paper presents a comprehensive overview of existing methods, encompassing both the increasingly mature 2D lane detection approaches and the developing 3D lane detection works. For a relatively fair comparison, in addition to comparing the performance of mainstream methods on different benchmarks, their inference speed is also investigated under a unified setting. Moreover, we present some extended works on lane detection, including multi-task perception, video lane detection, online high-definition map construction, and lane topology reasoning, to offer readers a comprehensive roadmap for the evolution of lane detection. Finally, we point out some potential future research directions in this field. We exhaustively collect the papers and codes of existing works at https://github.com/Core9724/Awesome-Lane-Detection and will keep tracing the research.
• Abstract（参考訳）: 車線検出は自律運転認識システムにおいて重要な役割を果たす。 ディープラーニングアルゴリズムが普及するにつれて、ディープラーニングに基づく単眼車線検出法は優れた性能を示し、自律運転知覚の鍵となる研究方向として現れた。 これらのアルゴリズムフレームワークの中核となる設計は,(1)レーンのインスタンスレベルの識別に重点を置いたタスクパラダイム,(2)ニューラルネットワークにおける学習可能なパラメータの集合としてレーンを表現したレーンモデリング,(3)グローバルなコンテキスト補完,不明瞭なレーンの検出の促進,(4)下流アプリケーションに利用可能な3Dレーンを提供するパースペクティブエフェクト除去である。 そこで本研究では, 成熟度の高い2次元車線検出手法と3次元車線検出技術の両面から, 既存手法の概要を概観する。 比較的公正な比較では、異なるベンチマーク上での主流手法の性能の比較に加えて、それらの推論速度も統一された設定で検討する。 さらに,マルチタスク認識,ビデオレーン検出,オンラインハイデフィニションマップ構築,レーントポロジ推論など,レーン検出に関する拡張的な研究を行い,レーン検出の進化に関する包括的なロードマップを読者に提供する。 最後に,本分野における今後の研究の方向性について述べる。 我々は、既存の研究の論文とコードをhttps://github.com/Core9724/Awesome-Lane-Detectionで網羅的に収集し、引き続き研究の追跡を続けます。

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