YOLOP: You Only Look Once for Panoptic Driving Perception 번역: YOLOP: 전경 주행 인식을 위한 단일 검출

전방위 주행 인식 시스템은 자율 주행의 필수적인 부분입니다. 고정밀 및 실시간 인식 시스템은 차량이 주행 중 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 본 연구에서는 교통 객체 검출, 주행 가능 영역 분할, 차선 검출을 동시에 수행하는 전방위 주행 인식 네트워크(YOLOP)를 제시합니다. 이 시스템은 특징 추출을 위한 하나의 인코더와 세 가지 특정 작업을 처리하기 위한 세 개의 디코더로 구성되어 있습니다. 우리의 모델은 어려운 BDD100K 데이터셋에서 매우 우수한 성능을 보여주며, 정확도와 속도 측면에서 모든 세 가지 작업에서 최고 수준의 결과를 달성하였습니다. 또한, 우리는 절제된 연구를 통해 다중 작업 학습 모델이 공동 훈련에 효과적임을 확인하였습니다. 최선의 지식으로 판단할 때, 이는 Jetson TX2(23 FPS)와 같은 임베디드 장치에서 실시간으로 이 세 가지 시각 인식 작업을 동시에 처리하면서 뛰어난 정확도를 유지하는 첫 번째 연구입니다. 더 나아진 연구를 지원하기 위해, 소스 코드와 사전 훈련된 모델들은 https://github.com/hustvl/YOLOP에서 공개되었습니다.