论文简介

这是发表在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems上的一篇论文，将自动驾驶中的主要感知任务——可行驶区域、交通车道线和交通障碍物的检测——用一个统一的网络架构来完成，同时不同任务间可以share信息，从而提高both 准确性&计算效率。

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DLT-Net: Joint Detection of Drivable Areas, Lane Lines, and Traffic Objects

1 引言

感知是自动驾驶的一个关键任务。其中，可行驶区域、车道线和交通障碍物是感知任务中的三个最重要的子任务。在大多数现有的多任务解决方案中，都是将不同的子任务独立地分别进行检测。但是事实上，这些子任务之间是有联系的，比如，车道线位于可行驶区域上，交通障碍物位于可行驶区域以外且距可行驶区域较近的地方。如果把这种联系增加到网络中，使得不同的子任务间可以互相提供信息和施加影响，就很可能会显著提升这些子任务的检测效果，从而更出色地完成自动驾驶的感知任务。
鉴于此，这篇文章提出了一个统一的神经网络——DLT-Net，以同时检测可行驶区域、车道线和交通障碍物。DLT-Net在传统多任务检测网络的基础上，引入了Context Tensors(上下文张量)，通过这个上下文张量，可以在不同的子任务间共享信息，使得这些子任务不再相互独立，而是可以互相产生影响。
实验表明，使用具有挑战性的BDD数据集时，DLT-Net无论是在检测的准确性还是整体的计算效率方面都超过了传统的多任务检测网络，从而证明了共享信息对多任务检测网络的作用。

2 DLT-Net架构

DLT-Net的整体架构如Fig. 1. 所示。整个网络共享同一个encoder，并划分为三个decoders分别对应三个子任务。

2.1 Encoder

Encoder是用来提取特征的CNN结构（相当于Backbone），具体采用的是VGG16[2]+FPN(Feature Pyramid Structure, 特征金字塔结构)[3]；
对于输入大小为(W,H,C)的输入图像，Encoder首先通过VGG16，经卷积和池化操作得到五个大小不同的特征图谱。考虑到浅层特征和深层特征都很重要，所以采用FPN将不同特征层进行融合。最终输出的大小为(W/4,H/4,256)的特征图谱将作为三个Decoders的输入。

2.2 Decoder

三个Decoders主要利用Encoder提取的特征信息，分别进行可行驶区域、车道线和交通障碍物的检测。

2.2.1 ‘D’ - Drivable areas

可行驶区域检测可以被看作是语义分割的二元分类问题。这篇论文采取[4]的思想，相应Decoder输入为(W/16,H/16,128)大小的特征图谱，输出为(W,H,2)的特征图谱，2个通道分别代表每个像素点是可行驶区域和背景的概率。

2.2.2 Context Tensors

Context Tensor: 与传统架构不同的是，这三个Decoders之间并不是相互独立的，而是通过Context Tensors将可行驶区域(‘D’)中的特征图谱与另两个分支中的特征图谱分别进行级联(concatenation)，从而使车道线和交通障碍物的Decoders可以利用可行驶区域的信息。

2.2.3 ‘L’ - Lane lines

车道线检测与2.2.1类似，最终输出的2个通道分别代表每个像素点是车道线和背景的概率。

2.2.4 ‘T’ - Traffic objects

交通障碍物检测采用[5]的思路，用focal loss代替交叉熵损失函数，在保持检测速度的同时提高准确度。整个Decoder被划分为两部分，分别用于分类和边界框回归，通道数分别为2和4。

2.3 Loss Function and Training

公式（1）是总损失函数的计算公式，由四部分组成，分别表示可行驶区域的分类损失、车道线的分类损失、交通障碍物的分类损失和(bbox)回归损失。其中，L_c采用交叉熵函数，L_cf采用focal loss，L_r采用L1 loss。

3 实验结果

3.1 数据集和实验设置

3.1.1 数据集

TABLE 1列举了几种常用数据集的比较，这篇论文选择了较有挑战性的BDD数据集进行测试。

3.1.2 指标

用mIoU(mean intersection over union)评估可行驶区域的检测结果；用mAP(Mean Average Precision)评估交通障碍物的检测结果；由于BDD数据集没有车道线的评价指标，所以这篇论文只做了定性分析。

3.1.3 比较对象

MultiNet[6]是当时在KITTI数据集上达到最好效果的多任务网络；ERFNet[7][8]和Faster R-CNN[9]分别在可行驶区域和交通障碍物的单任务检测上得到较好结果；Basic DLT-Net是未加入Context Tensors的DLT-Net，可以通过控制变量的方法用来证明Context Tensors的作用。
所以这篇文章选择了上述四个网络与DLT-Net进行比较。

3.2 实验结果

3.2.1 可行驶区域

DLT-Net的准确度(mIoU)略高于MultiNet和Basic DLT-Net，明显高于ERFNet；
DLT-Net的速度高于MultiNet，略低于Basic DLT-Net，明显低于ERFNet，但是考虑到ERFNet是单任务网络，所以其速度与DLT-Net无可比性。

3.2.2交通障碍物

DLT-Net的召回率和mAP均是最高的，速度仅略低于Basic DLT-Net（因为Basic DLT-Net没有加Context Tensors）。

3.2.3 车道线

从定性结果看，DLT-Net可以区分路缘和车道线，检测效果优于Basic DLT-Net

综合准确度和实时性两方面因素，增加了Context Tensors的DLT-Net确实提升了检测效果。

3.3 DLT-Net的缺点分析

（1）不能很好地区分Jersey Barriers 和可行驶区域；
（2）难以适应有严重反射的场景；
（3）对不连续的车道线的检测效果欠佳。

4 Personal Comments（个人的一点看法）

这篇文章最大的亮点就是Context Tensors的引入，使车道线和障碍物的检测可以用到可行驶区域特征图谱的信息。至于具体的网络实现，原文作者并未详细阐述，也没有提供源码。但是可以根据原论文推测，作者仅是将Context Tensors引入而并未做过多设定，“车道线属于可行驶区域”以及“障碍物位于不可行驶区域中距可行驶区域较近处”都是网络自己通过数据训练出来的，而不是人为指定。原文中”With the benefit of the context tensor, therefore, the vehicles which are far away from the drivable area will receive lower confidence”就表明了这一点。

另外，除了原文列出的一些缺点，DLT-Net还有一些可以改进的地方，比如：
（1）在原本架构的基础上，将Encoder和Decoder的算法更换成双目检测算法，可以实现立体多任务检测网络，从而进一步提高检测的准确度；
（2）如果对Context Tensors增加一些超参，人为初步设定可行驶区域、车道线和交通障碍物的关系，可能会提高检测效果；
（3）从图像识别（静止的角度）来看，交通障碍物属于不可行驶区域是合理的；但若从视频检测（动态的角度）来看，考虑到障碍物（车）是运动的，这一帧的交通障碍物在下一帧可能就是可行驶区域了。因此在实际应用或视频流检测中，需要重新考虑交通障碍物和可行驶区域的关系；
（4）原文对三个子任务的分类任务均只有两类。而在实际应用中，车道线有虚实之分、单双线之分，交通障碍物也包括汽车、行人、非机动车、静止路障等多个类别。若要考虑这些实际因素，则需要更加复杂网络结构，相应的代价会是实时性和计算效率等降低。
总的来说，尽管有一些不足，但这篇论文提出了新颖且有效的思路，即引入Context Tensors，提出一个统一的多任务网络，实现了不同Decoders间共享信息，同时提升了多任务网络的准确度和实时性。

参考文献

[1] Y. Qian, J. M. Dolan and M. Yang, “DLT-Net: Joint Detection of Drivable Areas, Lane Lines, and Traffic Objects,” in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 21, no. 11, pp. 4670-4679, Nov. 2020, doi: 10.1109/TITS.2019.2943777.
[2] K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” Sep. 2014, arXiv:1409.1556. [Online].
Available: https://arxiv.org/abs/1409.1556
[3] P. O. Pinheiro, T.-Y. Lin, R. Collobert, and P. Dollár, “Learning to refine object segments,” in Proc. Eur. Conf. Comput. Vis. New York, NY, USA: Springer, 2016, pp. 75–91.
[4] J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell, “Fully convolutional networks for semantic segmentation,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., Jun. 2015, pp. 3431–3440.
[5] T.-Y. Lin, P. Goyal, R. Girshick, K. He, and P. Dollár, “Focal loss for dense object detection,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., to be published.
[6] M. Teichmann, M. Weber, M. Zöellner, R. Cipolla, and R. Urtasun, “MultiNet: Real-time joint semantic reasoning for autonomous driving,” in Proc. IEEE Intell. Veh. Symp., Jun. 2018, pp. 1013–1020.
[7] E. Romera, J. M. Álvarez, L. M. Bergasa, and R. Arroyo, “Efficient convnet for real-time semantic segmentation,” in Proc. IEEE Intell. Veh. Symp., Jun. 2017, pp. 1789–1794.
[8] E. Romera, J. M. Álvarez, L. M. Bergasa, and R. Arroyo, “ERFNet: Efficient residual factorized ConvNet for real-time semantic segmentation,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 19, no. 1, pp. 263–272, Jan. 2018.
[9] S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster R-CNN: Towards realtime object detection with region proposal