본 연구에서는 차선과 차선 토폴로지를 통합적으로 모델링하는 UniTopo 방법을 제안합니다. 이 방법은 선행 차선, 후속 차선, 그리고 이들 간의 연결을 연결된 차선으로 표현하여 차선 토폴로지 정보를 직접적으로 파악합니다. OpenLane-V2 벤치마크에서 기존 최고 성능 모델인 T^2SG보다 6.0% ~ 8.6% 성능을 향상시켰습니다.
UniTopo는 기존의 검출 기반 추론 방식에서 벗어나, 이미지 특징으로부터 차선 토폴로지를 직접적으로 파악하는 새로운 패러다임을 제시합니다. 이를 통해 차선의 위치와 토폴로지 정보를 동시에 얻을 수 있습니다.
OpenLane-V2 벤치마크에서 UniTopo는 TOP_ll 지표에서 30.1%와 31.8%의 우수한 성능을 달성하며, 기존 최고 성능 모델인 T^2SG를 능가했습니다.