要約
【タイトル】マルチレーン検出
【要約】
・レーン検出は自律走行の基本モジュールであり、現在走行中の道路のレーンを検出し、図示などでID、方向、曲率、幅、長さなどの関連情報を提供する課題である。
・CNNバックボーンDLA-34をベースにしたAffinity Fieldsによる強力なレーン検出を目的とする。
・また、レーン数を仮定せずにさまざまなレーンの堅牢な検出を実現し、より効率的なレーン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する。
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.
arxiv情報
著者 | Fei Wu,Luoyu Chen |
発行日 | 2023-03-30 10:09:33+00:00 |
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