行単位分類を用いたエンドツーエンド型車線マーク検出

自動運転において、信頼性の高い正確な車線マーク位置の検出は、重要な課題であるが、同時に困難なタスクでもある。従来の車線マーク検出手法は、ピクセル単位の高密度予測を実行した後に、複雑な後処理を必要とする。これは、車線マークが通常、太さのない線分の集合として表現されるため避けがたい。本論文では、ピクセル単位の高密度予測タスクに伴う後処理を一切不要とする、エンドツーエンドで直接車線マークの頂点位置を予測する手法を提案する。具体的には、車線マークの固有の形状を活かすことで、行単位の分類タスクに車線マーク検出問題を変換する。このアプローチは、意外にもこれまで十分に検討されてこなかった。画像内に左右に広がる車線マークに関する十分な情報をコンパクトに抽出するため、水平方向の成分を逐次圧縮する新たなレイヤーを設計した。これにより、テスト時におけるargmax演算により単純に最終的な車線マーク位置を取得できるエンドツーエンドの検出システムを実現した。実験結果から、提案手法の有効性が確認され、代表的な2つの車線マーク検出ベンチマーク（TuSimpleおよびCULane）において、最先端手法と同等またはそれ以上の性能を達成した。