Eigenlanes: 構造的に多様なレーン向けのデータ駆動型レーン記述子

本稿では、固有路線空間（eigenlane space）において道路車線を検出するための新規アルゴリズムを提案する。まず、本研究では「固有路線（eigenlanes）」という概念を導入する。固有路線とは、直線的および曲線的な路線を含む構造的に多様な路線をデータ駆動型の記述子として表現するものである。固有路線を取得するため、学習データセットに含まれるすべての路線を含む路線行列に対して、最適なランク-M近似を実行する。次に、固有路線空間において学習路線をクラスタリングすることで、路線候補群を生成する。さらに、これらの路線候補を用いて、アノテーションベースの検出ネットワークであるSIIC-Netを構築し、最適な路線集合を決定する。実験結果から、提案手法が構造的に多様な路線に対して優れた検出性能を発揮することが示された。本研究の実装コードは、https://github.com/dongkwonjin/Eigenlanes にて公開されている。