3D-LaneNet: 엔드 투 엔드 3D 다중 차선 탐지

우리는 단일 이미지에서 도로 장면의 차선의 3D 레이아웃을 직접 예측하는 네트워크를 소개합니다. 이 연구는 알려진 일정한 차선 폭을 가정하거나 미리 매핑된 환경에 의존하지 않고 온보드 센싱으로 이 작업을 해결하려는 첫 번째 시도를 나타냅니다. 우리의 네트워크 아키텍처인 3D-LaneNet은 두 가지 새로운 개념인 네트워크 내 역원근 투영(IPM)과 기준 기반 차선 표현을 적용합니다. 네트워크 내 IPM 투영은 일반 이미지 보기와 맨 위 보기 모두에서 이중 표현 정보 흐름을 촉진합니다. 열별 기준 출력 표현은 클러스터링 및 이상값 거부와 같은 일반적인 휴리스틱을 대체하여 차선 추정을 객체 탐지 문제로 전환하는 엔드 투 엔드 접근 방식을 가능하게 합니다. 또한 우리의 접근법은 차선 병합 및 분할과 같은 복잡한 상황을 명시적으로 처리합니다. 결과는 합성 데이터셋과 실제 데이터셋이라는 두 개의 새로운 3D 차선 데이터셋에서 보여집니다. 기존 방법과의 비교를 위해 우리는 이미지 전용 tuSimple 차선 탐지 벤치마크에서 우리의 접근 방식을 테스트하며, 최신 기술과 경쟁할 수 있는 성능을 달성합니다.