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#619
summarized by : Masanori YANO
どんな論文か？
車線検出で、キーポイントの大域的な結び付きを捉えられるように始点を基準として推定する手法。
新規性
キーポイント周辺の特徴を集約するLFAモジュールで求めた確信度のマップと、並行して求めたオフセットのマップを組み合わせてキーポイントの始点から車線を推定するGANetを提案した。
結果
バックボーンにResNet-18とResNet-34とResNet-101を使用し、CULaneとTuSimpleのデータセットで精度と速度の比較評価を行い、従来手法を上回る結果。
その他（なぜ通ったか？等）
キーポイントによる車線検出の新たなアプローチを提案し、高い検出性能を示したことで通ったと考えられる。PyTorch実装( https://github.com/Wolfwjs/GANet )が公開されている。
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