LaneAF: Robust Multi-Lane Detection with Affinity Fields

要約

車線検出は長年の課題であり、自動運転の基本モジュールです。
タスクは、現在走行中の道路の車線を検出し、ID、方向、曲率、幅、長さなどの関連情報を視覚化して提供することです。
私たちの作業は、CNN バックボーン DLA-34 とアフィニティ フィールドに基づいており、レーンの数を想定することなく、さまざまなレーンの堅牢な検出を実現することを目的としています。
さらに、より効率的な車線検出アルゴリズムを実現するために、新しいデコード方法を調査します。

要約(オリジナル)

Lane detection is a long-standing task and a basic module in autonomous driving. The task is to detect the lane of the current driving road, and provide relevant information such as the ID, direction, curvature, width, length, with visualization. Our work is based on CNN backbone DLA-34, along with Affinity Fields, aims to achieve robust detection of various lanes without assuming the number of lanes. Besides, we investigate novel decoding methods to achieve more efficient lane detection algorithm.

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