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车道线检测算法LaneNet + H-Net（论文解读）
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<!-- 文章内容 -->
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<p> 本文将对论文<a href="https://arxiv.org/abs/1802.05591?context=cs" target="_blank" rel="nofollow">Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach</a>进行解读。这篇论文是于2018年2月挂在arxiv上的。</p><p> 文中提出了一种端到端的车道线检测算法，包括LaneNet和H-Net两个网络模型。其中，LaneNet是一种将<b>语义分割</b>和<b>对像素进行向量表示</b>结合起来的多任务模型，负责对图片中的车道线进行<b>实例分割</b>；H-Net是由卷积层和全连接层组成的网络模型，负责预测转换矩阵H，使用转换矩阵H对属于同一车道线的像素点进行回归（我的理解是对使用坐标y对坐标x进行修正）。</p><p> 根据论文中的实验结果，该算法在图森的车道线数据集上的准确率为96.4%，在NVIDIA 1080 TI上的处理速度为52FPS。</p><hr><h1>SystemOverview<br>
如图1所示，对于同一张输入图片，LaneNet输出实例分割的结果，为每个车道线像素分配一个车道线ID，H-Net输出一个转换矩阵H，使用转换矩阵H对车道线像素进行修正，并对修正的结果拟合出一个三阶的多项式作为预测得到的车道线。
LaneNet
论文中将实例分割任务拆解为语义分割和聚类两部分，如图2所示，LaneNet中decoder分为两个分支，Embedding branch对像素进行嵌入式表示，训练得到的embedding向量用于聚类，Segmentation branch负责对输入图像进行语义分割（对像素进行二分类，判断像素属于车道线还是背景）。最后将两个分支的结果进行结合得到实例分割的结果。
语义分割
在设计语义分割模型时，论文主要考虑了以下两个方面：
1.在构建label时，为了处理遮挡问题，论文对被车辆遮挡的车道线和虚线进行了还原；
2. Loss使用交叉熵，为了解决样本分布不均衡的问题（属于车道线的像素远少于属于背景的像素），参考论文ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation ，使用了boundedinverse class weight对loss进行加权:
其中，p为对应类别在总体样本中出现的概率，c是超参数（ENet论文中是1.02，使得权重的取值区间为[1,50]）。
实例分割
为了区分车道线上的像素属于哪条车道，embedding_branch为每个像素初始化一个embedding向量，并且在设计loss时，使得属于同一条车道线的像素向量距离很小，属于不同车道线的像素向量距离很大。
这部分的loss函数是由两部分组成：方差loss(L_var)和距离loss(L_dist)：
其中，x_i为像素向量，μ_c为车道线的均值向量，[x]+ = max(0,x)
可以这么理解：
方差loss(L_var) ：当像素向量(pixel embedding)x_i与对应车道线均值向量μ_c的距离大于δ_v时，模型会进行更新，使得x_i 靠近μ_c ；
距离loss(L_dist) ：当不同车道线均值向量
μ_ca和μ_cb之间的距离小于δ_d 时，模型会进行更新，使得μ_ca与μ_cb远离彼此；
也就是说，方差loss(L_var)使得像素向量向车道线的均值向量 μ_c 靠近，距离loss(L_dist)则会推动聚类中心远离彼此。
聚类
为了方便在推理时对像素进行聚类，在图4中实例分割loss中设置δ_d > 6*δ_v。
在进行聚类时，首先使用mean shift聚类，使得簇中心沿着密度上升的方向移动，防止将离群点选入相同的簇中；之后对像素向量进行划分：以簇中心为圆心，以2δ_v为半径，选取圆中所有的像素归为同一车道线。重复该步骤，直到将所有的车道线像素分配给对应的车道。
只有在推理时才需要对车道线像素进行聚类。
不熟悉mean shift算法的同学可以看看这篇博客：mean shift
Network Architecture
LaneNet是基于ENet的encoder-decoder模型，如图5所示，ENet由5个stage组成，其中stage2和stage3基本相同，stage1,2,3属于encoder，stage4,5属于decoder。
如图2所示，在LaneNet中，语义分割和实例分割两个任务共享stage1和stage2，并将stage3和后面的decoder层作为各自的分支(branch)进行训练；其中，语义分割分支(branch)的输出shape为W*H*2，实例分割分支(branch)的输出shape为W*H*N，W,H分别为原图宽和高，N为embedding vector的维度；两个分支的loss权重相同。
H-NET
LaneNet的输出是每条车道线的像素集合，还需要根据这些像素点回归出一条车道线。传统的做法是将图片投影到鸟瞰图中，然后使用2阶或者3阶多项式进行拟合。在这种方法中，转换矩阵H只被计算一次，所有的图片使用的是相同的转换矩阵，这会导致地平面（山地，丘陵）变化下的误差。
为了解决这个问题，论文训练了一个可以预测转置矩阵H的神经网络H-Net，网络的输入是图片，输出是转置矩阵H：
通过置0对转置矩阵进行约束，即水平线在变换下保持水平。（即坐标y的变换不受坐标x的影响）
由图6可以看出，转置矩阵H只有6个参数，因此H-Net的输出是一个6维的向量。H-Net由6层普通卷积网络和一层全连接网络构成，其网络结构如图7所示：
损失函数设计
Curve Fitting (inference)
Curve fitting的过程就是通过坐标y去重新预测坐标x的过程：
实验超参数设置
LaneNet和H-Net是分别进行训练的。在论文的实验部分，两个模型的参数配置如下所示：
LaneNet：
• Dataset : Tusimple
• Embedding dimension = 4
• δ_v=0.5
• δ_d=3
• Image size = 512*256
• Adam optimizer
• Learning rate = 5e-4
• Batch size = 8
H-Net：
• Dataset : Tusimple
• 3rd-orderpolynomial
• Image size =128*64
• Adam optimizer
• Learning rate = 5e-5
• Batch size = 10
个人总结
1.论文将车道线检测定义为实例分割问题，通过将语义分割和聚类两个任务结合完成了对车道线的实例分割；
2.由于图片中的车道线数量不固定，需用通过聚类的方法来检测出所有的车道线，论文通过embedding branch的loss函数的设计，使用有监督训练解决了像素的聚类问题；
3.LaneNet的网络结构是借鉴ENet的，而ENet是2016年提出的一种语义分割模型，是不是可以使用性能更好的语义分割模型（如deeplab）作为LaneNet的网络结构？
