VPGNet: Vanishing Point Guided Network for Lane and Road Marking Detection and Recognition VPGNet: 소실점 안내 네트워크를 이용한 차선 및 도로 표지 인식 및 검출

본 논문에서는 악천후 조건에서 사라지는 점(vanishing point)을 기반으로 차선 및 도로 표지 검출과 인식을 동시에 수행하는 통합된 엔드투엔드(end-to-end) 학습 가능한 다중 작업 네트워크를 제안합니다. 우리는 지금까지 명확한 도전 과제로 인해 충분히 연구되지 않았던 비 오는 날과 저조도 조건을 다룹니다. 예를 들어, 비오는 날에 촬영된 이미지는 저조도 상태에 노출되며, 습한 도로는 빛 반사로 차선 및 도로 표지의 모양이 왜곡됩니다. 밤에는 제한된 조명으로 색상왜곡이 발생합니다. 이러한 결과로 벤치마크 데이터셋은 존재하지 않고, 악천후 조건에서 작동하는 알고리즘은 몇 가지밖에 개발되지 않았습니다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 4가지 다른 시나리오(비 없음, 비, 폭우, 밤) 하에서 17개의 차선 및 도로 표지 클래스를 포함하는 약 20,000장의 이미지를 갖춘 차선 및 도로 표지 벤치마크를 구축하였습니다. 제안된 다중 작업 네트워크의 여러 버전을 훈련시키고 평가하여 각 작업의 중요성을 검증하였습니다. 그 결과인 VPGNet은 단일 순방향 전달(forward pass)을 통해 차선 및 도로 표지를 감지하고 분류하며 사라지는 점을 예측할 수 있습니다. 실험 결과 본 접근 방식은 다양한 조건에서 실시간(20 fps)으로 높은 정확도와 강건성을 달성함을 보여주었습니다. 벤치마크와 VPGNet 모델은 공개될 예정입니다.