1. 介绍
论文“Ultra Fast Structure aware Deep Lane Detection”发表于2020年8月，该论文提出了一种新颖、高效的车道线检测算法，旨在极大地提高检测效率（320 FPS with 1080 TI）以及克服极端场景（遮挡和过曝等因素导致的no visual clue）。
简单来说，作者将输入图片划分为若干行（利用神经网络提取全局特征，并不是粗暴切割），并在每一行定位车道线，最终得到整幅图的车道线位置。另外，该算法还根据车道线连续、多为直线的特点设计了一个结构化的损失函数。以上两点是该算法的主要创新。
2. 设计思想
作者用一句话概括该算法的设计：“row-based selecting method based on global image features”。如下图所示：图b是一般语义分割的设计模式。简单来说，对输入图像做一系列卷积后输出一个尺寸为W × H × C+1（图片宽、高、分类数）的特征矩阵，然后逐像素分类。
图a是该算法的设计模式：利用神经网络输出一个w+1 × h × C的特征图，可以简单的理解为：将原图划分为h行，每行再划分为w+1个网格，然后在每一行中选择一个格子作为车道线的一个点，将所有行累积起来就可以得到一条车道线，每层C预测一条车道线。
如上图橙色部分所示：Pi,j,:是一个（w+1）维的向量，代表第i条车道线在第j行的预测结果：哪个数值最大，其索引即为车道线位置，若最后一个最大，则该车道线在此行不存在。假设Ti,j,:为one-hot编码的真值，那么分类的损失函数可以表示为：
2.1 为什么快？
如上图所示，h << H 、w << W ，自然计算量要小很多。根据作者推算，该算法和一般的语义分割相比，计算量分别为1.7 × 104、1.15 × 106.
2.2 如何处理遮挡（no-visual-clue）
遮挡的地方没有车道线信息，所以必须利用其它区域信息进行预测，作者通过全局特征和结构化的损失函数来达到目的。全局特征包括车道形状、其它车道线甚至车头朝向，但是作者并没有说是怎么提取到这些信息的，个人认为这是作者想当然（神经网络解释性差的问题）。不过作者对结构化损失函数给出了比较合理的解释，简单来说在损失函数中体现出车道线的一些特点，后面会详细介绍。
3. 结构化损失函数
除了上面讲的分类函数，作者还应用了两个结构化损失函数，这里的结构指的就是车道线的特有结构：continuous and straight。
3.1 continuous
由于车道线甚至道路是连续的，所以Pi,j,:和Pi,j+1,:应该是相似的，所以有了如下损失函数：
3.2 straight
车道线多为直线，哪怕有一定的弯曲，在一个较小的范围以内（例如1米）也可以算作是直线。
首先我们要找到车道线在每一行的位置，最简单的办法是对Pi,j,:取最大值，但是这个函数是不可导的，作者用了一个很巧妙的方式：先用sofamax函数求出（1-w）每个点的概率，然后求索引的期望，把这个期望看做车道线的位置：
注意，现在利用的是车道线的特点，没必要考虑没有车道线的情况，所以每行的索引范围在（1-w）。
这样我们就得到了车道线在每行的位置（一个1-w的值），如何将其表示为一条直线？作者的做法是使其二阶差分为0：
结构化损失如下：
最后，作者在训练阶段还加入了分割分支，所以还有分割部分的损失。这个思路也有点新奇，作为辅助分支，在预测阶段弃用，更能节省侠侣。完整的损失函数如下，α 和 β应该是作为超参数根据实际情况调整。
4. 网络结构
作者就给了一张图，几乎没有讲网络结构，从代码来看，该网络确实和上图展示的一样比较简单，没有很特殊的结构：
- Res blocks部分为torch官方的resnet模型。
- 在下方的Main branch中resnet的输出直接碾平（view），然后做两次全连接，最后再reshape（view）到预设的尺寸（代码中是201×18×4，对应w+1×h×C）,最后在这张特征图上预测上文提到的P。
- 在训练阶段增加了上方的Auxiliary branch，三个尺度的Res blocks叠加，然后卷积输出原图尺寸做像素级分割
总的来说，该算法并没有很复杂的网络结构，直观上看参数确实很少，resnet-18对应的模型仅173MB，在1080 TI上能达到320FPS。之所以能够取得这样的效果，要归功于逐行检测结合结构化损失的设计。
附：符号说明CuLane和Tusimple数据集对比
