Transformers를 통한 동적 커널 생성을 통한 차선 검출

최신의 차선 탐지 방법들은 일반적으로 차선에 대한 특정 지식(예: 직선, 매개변수 곡선 등)을 활용하여 차선을 탐지한다. 이러한 특정 지식은 모델링 과정을 용이하게 하지만, 복잡한 위상 구조를 가진 차선(예: 밀집된, 분기된, 곡선 형태 등)을 처리하는 데는 어려움을 겪는다. 최근 동적 컨볼루션 기반의 방법들이 차선의 일부 핵심 위치(예: 시작점 등)에서 추출한 특징을 컨볼루션 커널로 활용하고, 이를 전체 특징 맵에 적용하여 차선을 탐지함으로써 유망한 성능을 보이고 있다. 이러한 방법은 특정 지식에 대한 의존도를 줄였지만, 차선이 길고 얇은 구조를 가지기 때문에 핵심 위치에서 계산된 커널은 차선의 전반적인 구조를 포착하지 못하여 복잡한 위상 구조를 가진 차선의 탐지 정확도가 떨어진다. 또한, 핵심 위치에서 생성된 커널은 가림 현상과 차선의 교차점에 매우 민감하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 트랜스포머 기반의 동적 커널 생성 아키텍처를 제안한다. 본 방법은 입력 이미지 내 각 차선에 대해 트랜스포머를 사용하여 동적 컨볼루션 커널을 생성한 후, 동적 컨볼루션을 통해 차선을 탐지한다. 차선의 핵심 위치에서 생성되는 커널과 비교할 때, 트랜스포머를 통해 생성된 커널은 전체 특징 맵에서 차선의 전반적인 구조를 포착할 수 있어, 가림 현상과 복잡한 위상 구조를 가진 차선을 효과적으로 처리할 수 있다. 제안한 방법은 세 가지 차선 탐지 벤치마크에서 평가되었으며, 그 결과는 최첨단 성능을 입증한다. 구체적으로 OpenLane에서 F1 스코어 63.40, CurveLanes에서 88.47을 기록하여 각각 기존 최고 성능보다 4.30점, 2.37점 높은 성능을 달성하였다.