要約
最近、自動運転における車線検出技術は著しい進展を遂げている。RESA（REcurrent Feature-Shift Aggregator）は画像セグメンテーションに基づく手法であり、通常のCNNによる初期特徴抽出の後、新たなモジュールを導入して車線特徴を豊かにしている。Tusimpleデータセットは比較的単純なシーン構成であり、車線の空間的特徴が顕著に現れる。このRESAを基盤とし、空間的特徴を強化するために位置埋め込み（position embedding）の手法を導入した。実験の結果、本手法はTusimpleデータセットにおいて96.93%という最高の精度を達成した。