論文の概要: Rethinking Lanes and Points in Complex Scenarios for Monocular 3D Lane Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06237v1
• Date: Sat, 08 Mar 2025 14:45:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:49:11.419567
• Title: Rethinking Lanes and Points in Complex Scenarios for Monocular 3D Lane Detection
• Title（参考訳）: 単眼3次元車線検出のための複雑なシナリオにおけるレーンとポイントの再考
• Authors: Yifan Chang, Junjie Huang, Xiaofeng Wang, Yun Ye, Zhujin Liang, Yi Shan, Dalong Du, Xingang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,現在のスパースレーン表現法が固有の欠陥を含んでいることを検証するため,実験的な検証とともに理論的解析を行う。 この問題に対処するために,全車線構造を完全に表現する新しいパッチ方式を提案する。 モデルによる車線構造認識を高めるために,PL注意(Point Lane attention)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.886902999963727
• License:
• Abstract: Monocular 3D lane detection is a fundamental task in autonomous driving. Although sparse-point methods lower computational load and maintain high accuracy in complex lane geometries, current methods fail to fully leverage the geometric structure of lanes in both lane geometry representations and model design. In lane geometry representations, we present a theoretical analysis alongside experimental validation to verify that current sparse lane representation methods contain inherent flaws, resulting in potential errors of up to 20 m, which raise significant safety concerns for driving. To address this issue, we propose a novel patching strategy to completely represent the full lane structure. To enable existing models to match this strategy, we introduce the EndPoint head (EP-head), which adds a patching distance to endpoints. The EP-head enables the model to predict more complete lane representations even with fewer preset points, effectively addressing existing limitations and paving the way for models that are faster and require fewer parameters in the future. In model design, to enhance the model's perception of lane structures, we propose the PointLane attention (PL-attention), which incorporates prior geometric knowledge into the attention mechanism. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of the proposed methods on various state-of-the-art models. For instance, in terms of the overall F1-score, our methods improve Persformer by 4.4 points, Anchor3DLane by 3.2 points, and LATR by 2.8 points. The code will be available soon.
• Abstract（参考訳）: 単眼3次元車線検出は自動運転の基本課題である。 スパースポイント法は複雑なレーン幾何学において計算負荷を低減し、高精度を維持するが、現在の手法ではレーン幾何学表現とモデル設計の両方においてレーンの幾何学的構造を完全に活用できない。 路面形状表現では,現行のスパースレーン表現法が固有の欠陥を含むことを検証するために,実験による検証とともに理論的解析を行った。 この問題に対処するために,全車線構造を完全に表現する新しいパッチ方式を提案する。 既存のモデルをこの戦略に適合させるため、エンドポイントにパッチング距離を追加するEndPointヘッド(EPヘッド)を導入します。 EPヘッドにより、プリセットポイントが少なくてもより完全なレーン表現を予測でき、既存の制限を効果的に解決し、より高速で将来パラメータが少ないモデルへの道を開くことができる。 モデル設計において,車線構造に対する知覚を高めるために,事前の幾何学的知識を注意機構に組み込んだポイントレーンアテンション(PLアテンション)を提案する。 様々な最先端モデルにおける提案手法の有効性を実験により実証した。 例えば、F1スコア全体の点において、我々の手法はPersformerを4.4ポイント、Anchor3DLaneを3.2ポイント、LATRを2.8ポイント改善する。 コードはまもなく利用可能になる。

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