Edge Device Deployment of Multi-Tasking Network for Self-Driving Operations

要約

安全で堅牢な自動運転システムは、アプリケーション指向のシナリオで環境を正確に認識することに依存しています。
このホワイト ペーパーでは、自動運転操作用の組み込みシステムでの 3 つの最も重要なタスク (つまり、オブジェクト検出、運転可能エリアのセグメンテーション、車線検出タスク) の展開を提案します。
この研究目的を達成するために、マルチタスク ネットワークを単純なエンコーダー デコーダー アーキテクチャと共に利用します。
異なるバックボーン ネットワークに基づく 2 つのモデルの包括的かつ広範な比較が実行されます。
Nvidia Jetson Xavier NX が展開デバイスとして選択されている間、すべてのトレーニング実験はサーバー上で実行されます。

要約(オリジナル)

A safe and robust autonomous driving system relies on accurate perception of the environment for application-oriented scenarios. This paper proposes deployment of the three most crucial tasks (i.e., object detection, drivable area segmentation and lane detection tasks) on embedded system for self-driving operations. To achieve this research objective, multi-tasking network is utilized with a simple encoder-decoder architecture. Comprehensive and extensive comparisons for two models based on different backbone networks are performed. All training experiments are performed on server while Nvidia Jetson Xavier NX is chosen as deployment device.

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