多数のレーン検出手法は、柔軟なオブジェクト形状や隠蔽状態への適応性、リアルタイム処理の可能性を備えるため、提案フリーなインスタンスセグメンテーションに依存している。本論文では、提案フリーなインスタンスセグメンテーションに基づくレーン検出におけるピクセル埋め込みの最適化が困難であるという問題に着目する。畳み込み演算の並進不変性は、理論的にはその強みとされるが、逆にピクセル埋め込みの最適化を困難にする要因となっている。本研究では、画像座標を直接用いてピクセルの空間埋め込みを最適化する提案フリーなインスタンスセグメンテーションに基づくレーン検出手法を提案する。本手法は、中心位置の局所化を後処理段階で行い、クラスタリングをエンド・ツー・エンドで最適化できる。シンプルな後処理と軽量なバックボーンの採用により、リアルタイムでのレーン検出を実現可能である。提案手法は、公開されているレーン検出データセットにおいて、競争力のある性能を示している。