17일 전
Lane에 초점을 맞추어 보세요: 실시간 주의 유도 기반 차선 탐지
Lucas Tabelini, Rodrigo Berriel, Thiago M. Paixão, Claudine Badue, Alberto F. De Souza, Thiago Oliveira-Santos

초록
현대의 차선 검출 방법들은 복잡한 실세계 환경에서 뛰어난 성능을 달성하고 있으나, 자율주행 차량에서 필수적인 실시간 효율성을 유지하는 데 어려움을 겪는 경우가 많다. 본 연구에서는 앵커 기반의 깊은 차선 검출 모델인 LaneATT를 제안한다. 이 모델은 다른 일반적인 깊은 객체 탐지기와 마찬가지로 특징 풀링 단계에서 앵커를 활용한다. 차선은 규칙적인 패턴을 따르며 상호 간에 높은 상관관계를 가지므로, 일부 상황에서는 전역 정보가 차선 위치를 추정하는 데 결정적인 역할을 할 수 있다고 가정한다. 특히 차선이 가려짐, 차선 마킹 누락 등의 상황에서 그러한 전역 정보의 활용은 더욱 중요하다. 따라서 본 연구는 전역 정보를 집계하는 새로운 앵커 기반의 주의 메커니즘을 제안한다. 제안된 모델은 문헌에서 가장 널리 사용되는 세 가지 데이터셋에서 광범위하게 평가되었으며, 결과적으로 기존 최고 수준의 방법들보다 더 높은 정확성과 효율성을 보였다. 또한 실용적으로 유용한 효율성 트레이드오프 옵션에 대한 논의와 함께, 아블레이션 스터디를 수행하여 모델의 각 구성 요소의 기여도를 분석하였다.