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#87
summarized by : Tomoki Tanimura
どんな論文か？
LiDAR情報と高度勾配とRGB画像から道路における車道の輪郭を推定するタスクを定義し，高精度で推定が可能な手法を提案．提案手法では，はじめに道路の3つの特徴マップをEncoder-Decoder構造のネットワークによって抽出し，それらの特徴マップからConvolution RNNを通して折れ線のような形で道路境界（輪郭）を推定する．
新規性
車が走行可能な道路の境界を検出するという自動運転において有用性の高いタスクを新しく定義した．道路における特徴量を場所と方向と始点・終点の3つにわけ，それらを抽出するネットワークを提案．折れ線のような形で道路境界を出力するためのIterativeなCNNを提案．
結果
北アメリカの都市の道路のデータセットを使用し，5pxのずれまでを許容した場合で，precision: 87.3%, recall: 876.1%の精度で予測できた．
その他（なぜ通ったか？等）
自動運転のアプリケーションを想定した場合に有用性が高く，画像の様々な特徴を捉える必要があるタスクを提案したため．また，提案したタスクに対して，高精度な予測が可能な手法を提案した点．
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