车道线分割预研

红太狼 2022-03-12 14:56 371阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  分割的含义
 *   *  语义分割和实例分割
 *  车道线分割预研
 *   *  VPGNet
     *  SCNN
     *  MaskRCNN
     *  DeepLabv3+
 *  车道线方案
 *   *  经验总结
 *  总结

# 分割的含义 #

## 语义分割和实例分割 ##

`mIOU_category`，`mIOU_class`:

*  两者的度量指标是不同的.
 *  前者是大的类别，而后者需要把每个目标都分割出来。
 *  通常前者大于后者

# 车道线分割预研 #

## VPGNet ##

*  框架：Caffe
 *  显存：813
 *  前向时间：15-18ms
 *  网络较浅，多任务，拓展性较差
 *  使用8x8网格对标签像素进行扩充，防止下采样时特征消失

## SCNN ##

*  框架：Torch
 *  backbone：resnet101
 *  显存：2605
 *  前向时间：66ms
 *  解决车道线断裂问题，主要提出空间卷积spatial CNN的想法

## MaskRCNN ##

*  框架：Pytorch – e2e\_mask\_rcnn\_R-101-FPN\_2x.yaml
 *  显存：1200-1400
 *  前向时间：241ms
 *  先检测后分割，两条分支一条进行RPN一条进行分割

## DeepLabv3+ ##

*  框架：TensorFlow – xception-65 mobilenetv2 resnet101
 *  显存：513 771 1026输入分别对应1865,2889,5446(不准确，由于TensorFlow总是尽可能多申请显存)
 *  前向时间：110ms 200ms 321ms 另外mobilenetv2对应显存836Mb前向时间146ms（可接受拓展性强）

`空间平移不变性，一个 kernel 就需要同时学习 spatial correlations 和 cross-channel correlations，spatial correlations 学习的是某个特征在空间中的分布，cross-channel correlations 学习的是这些不同特征的组合方式。 如果在 1x1 卷积后不加以激活直接进行 depthwise separable convolution，无论是在收敛速度还是效果上都优于在 1x1 卷积后加以 ReLU 之类激活函数的做法。 这可能是因为，在对很浅的 feature（比如这里的 1-channel feature）进行激活会导致一定的信息损失，而对很深的 feature，比如 Inception module 提取出来的特征，进行激活是有益于特征的学习的，个人理解是这一部分特征中有大量冗余信息。ASPP 方法的优点是该种结构可以提取比较 dense 的特征，因为参考了不同尺度的 feature，并且 atrous convolution 的使用加强了提取 dense 特征的能力。 decoder 中就可以起到修复尖锐物体边界的作用.`

# 车道线方案 #

## 经验总结 ##

`前期数据有限，直接测试训练集，最后训练集和测试集分别达到94%，61%（标注和泛化原因）`

1.  加入vpgnet标签扩充（8\*8网格化）

*  直接从30%多涨到76%，主要原因是因为车道线太窄，下采样后没有了特征

1.  将mobilenet\_v2最后output\_stride设置为16的方式改为直接对网络结构第13个depthwise conv结构处的stride从2改为1（原始是在内部通过dilation rate从1设置为2，stride从2设置为1来达到不下采样的目的，这样引入了SpaceToBatchND和BatchToSpaceND来实现dilation conv）

*  两点原因：1.dilate conv不能int8量化 2.有一定的涨点到80%（可能原因，车道线并不需要特大的感受野）

1.  去掉aspp和decoder

*  降低2%，aspp有dilate conv不能量化。
 *  decoder结构是前期对网络框架不够了解，实际上这个结构对边缘信息的提取至关重要，后来重新加回来，涨点到94%，不需要扩充边标签

1.  去掉image\_pool

*  去掉对精度无影响。主要是把image下采样到1\*1再上采样，与feature map相减，相当于减均值平均分布

1.  添加水平方向BiLSTM隐藏层大小为32，输出为2x32，LSTM太占资源。其中feature\_w为时间步，隐藏层为feature\_h x 32，（对的，在车牌中h为1了，但是这里为49所以乘以32，已经很大的HiddenSize了），但是效果不佳，最高miou\_1.0只到了58.5%

*  想引入Spatial CNN解决，车道线不连续问题，失败。

1.  反复finetune涨点到88%
2.  后来又将decoder结构加回去，低层分支特征对边缘比较敏感，直接从88%提到94%，而且不扩充标签，效果也很精细。

# 总结 #

最后对分割网络结果进行多级分块和ransac拟合

1.  之前mobilenetv2为主干

*  fp32 前向23.89ms 显存：529 origin 159 layers
 *  int8 前向19.58ms 显存：477 after reformat 195 layers
 *  TensorRT出现太多转换数据的层reformer layer

2.resnet101主干，精度更高些2%点的样子

*  测试总耗时：25ms（前向时间：19.6694ms+分块拟合2-3ms）