OMR: オクルージョンに対応したメモリベースのビデオレーン検出におけるリファインメント

[fulfulggg]

タイトル: OMR: オクルージョンに対応したメモリベースのビデオレーン検出におけるリファインメント

リンク: https://arxiv.org/abs/2408.07486

概要:

本論文では、新たなビデオレーン検出アルゴリズムを提案する。まず、現フレームの特徴マップを抽出し、レーンを遮蔽する障害物の潜在マスクを検出する。次に、オクルージョン認識メモリベースリファインメント（OMR）モジュールを開発することで、特徴マップを強化する。これは、現フレームの障害物マスクと特徴マップ、以前の出力、メモリ情報を 入力とし、ビデオ内で再帰的に処理する。さらに、OMRモジュールを効果的に学習するために、新しいデータ拡張スキームを適用する。実験結果から、提案アルゴリズムは、ビデオレーンデータセットにおいて既存技術を上回る性能を示すことがわかった。コードはhttps://github.com/dongkwonjin/OMRで公開している。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• video-understanding
• paper-implementation
• object-detection

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論文要約

論文要約: OMR: オクルージョンに対応したメモリベースのビデオレーン検出におけるリファインメント

この論文では、動画内の車線を検出する新しいアルゴリズム OMR (オクルージョン認識メモリベースリファインメント) を提案しています。

主なポイント:

• オクルージョン(遮蔽)への対応: 車線を遮る障害物(他の車など)の影響を軽減するため、障害物のマスク(位置情報)を検出します。
• メモリベースのリファインメント: 現在のフレームの情報だけでなく、過去のフレームの情報も利用することで、より正確な車線検出を行います。
  • 過去の情報はメモリに保存され、OMRモジュールによって再帰的に処理されます。
• データ拡張: OMRモジュールを効率的に学習させるため、新たなデータ拡張手法を導入しています。

結果:

提案手法は、既存のビデオレーン検出手法と比較して、より高い精度を実現しました。

ポイント:

• 動画内の車線検出精度向上
• 遮蔽物への対応力の強化
• 過去のフレーム情報を利用

コード:

https://github.com/dongkwonjin/OMR にて公開されています。