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J-GLOBAL ID：202202238986054279   整理番号：22A0329447

車線線セグメンテーションのための結合符号化モデルに基づく新しい多モード融合ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A novel multimodal fusion network based on a joint-coding model for lane line segmentation

著者 (11件)： Zou Zhenhong (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zou Zhenhong (Center for Intelligent Connected Vehicles and Transportation, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zhang Xinyu (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zhang Xinyu (School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang Xinyu (Center for Intelligent Connected Vehicles and Transportation, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Liu Huaping (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Li Zhiwei (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Li Zhiwei (Center for Intelligent Connected Vehicles and Transportation, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Hussain Amir (School of Computing, Edinburgh Napier University, Edinburgh, UK) ,  Li Jun (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Li Jun (Center for Intelligent Connected Vehicles and Transportation, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： Information Fusion  (Information Fusion)
巻： 80  ページ： 167-178  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3167A  ISSN： 1566-2535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,ロバストな車線ラインセグメンテーションを達成するために,マルチモーダルセンサの利用に関心が集まっている。本論文では,情報理論展望から新しいマルチモーダル融合アーキテクチャを導入し,光検出と測距(LiDAR)カメラ融合ネットワークを用いてその実用的有用性を実証した。特に,著者らは,各単一ノード,層,およびパイプラインを通信チャネルとして表現する共同符号化モデルとしてマルチモーダル融合ネットワークを開発し,フォワード伝搬はチャネルにおける情報伝送に連行する。これにより,異なる融合アプローチの影響を定性的かつ定量的に解析できる。最適融合アーキテクチャは,ソースとチャネルモデルに基づく必須容量と割当てに関連することを論じた。このマルチモーダル融合仮説をテストするために,提案した融合法に基づいた一連のマルチモーダルモデルを徐々に定式化し,ベンチマークKITTIとA2D2データセットを評価した。著者らの最適融合ネットワークは,85%+車線線精度および98.7%+全体精度を達成した。最先端のモデルによる性能ギャップは,マルチモーダル深層学習コミュニティの新しいベンチマーク資源として役立つ融合アーキテクチャの可能性を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  情報理論 ,  *セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  信号伝送 ,  通信チャネル ,  *多モード ,  光検出 ,  *融合 ,  チャネル ,  定式化 ,  ベンチマーク ,  計算機アーキテクチャ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 情報伝送 ,  マルチモーダル融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルチモーダル融合 ,  情報理論 ,  車線線セグメンテーション ,  セマンティックセグメンテーション ,  ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 車線 ,  セグメンテーション ,  符号化 ,  モデル ,  多モード ,  融合