17日前

ロードのラインを常に注視せよ:リアルタイム注目誘導型ライントラッキング検出

Lucas Tabelini, Rodrigo Berriel, Thiago M. Paixão, Claudine Badue, Alberto F. De Souza, Thiago Oliveira-Santos
ロードのラインを常に注視せよ:リアルタイム注目誘導型ライントラッキング検出
要約

近年の道路線検出手法は、複雑な実世界シナリオにおいて顕著な性能を達成しているが、多くの手法が自律走行車両にとって重要なリアルタイム効率を維持するという課題を抱えている。本研究では、アンカーに基づく深層学習型道路線検出モデル「LaneATT」を提案する。このモデルは、他の汎用的な深層オブジェクト検出器と同様に、特徴量プーリング段階でアンカーを用いる。道路線は規則的なパターンを示し、空間的に強く相関しているため、本研究では、特に遮蔽や路線マークの欠落といった状況下において、局所的な情報に加えてグローバルな情報がその位置推定に重要であると仮定した。これに基づき、グローバル情報を集約する新たなアンカーに基づくアテンション機構を提案する。本モデルは、文献で最も広く用いられている3つのデータセットにおいて広範な評価が行われた。その結果、既存の最先端手法と比較して、より高い効率性と精度を実現することが示された。さらに、実用的な観点から有用な効率性のトレードオフ選択肢について検討するためのアブレーションスタディも実施した。

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