위치 임베딩을 활용한 차선 검출

최근 자율 주행 분야에서 차선 검출 기술이 큰 발전을 이루었다. RESA(Recurrent Feature-Shift Aggregator)는 이미지 세그멘테이션 기반 기법으로, 일반적인 CNN을 통해 초기 특징 추출 후, 새로운 모듈을 도입하여 차선 특징을 풍부하게 하는 방식을 제안한다. Tusimple 데이터셋은 비교적 단순한 환경을 가지고 있으며, 차선의 공간적 특징이 더욱 두드러진다. RESA 기반으로 공간적 특징을 강화하기 위해 위치 임베딩(positon embedding) 기법을 도입하였다. 실험 결과, 본 방법은 Tusimple 데이터셋에서 최고의 정확도 96.93%를 달성하였다.