Next-ViT と BiFPN による車載カメラ映像からのマルチタスクの高精度化○張陳雨 †， 平川翼 †，山下隆義 †，藤吉

弘亘 ††：中部大学
zhang1121@mprg.cs.chubu.ac.jp
概要：自動運転システムには多種多様なタスクが存在するため，マルチタスク学習は非常に効果的である.
マルチタスク学習におけるバックボーンでは下流タスクに共通した特徴を抽出する. しかし，下流タスクにより必要な特徴レベルが異なるため，各下流タスクに合わせた特徴抽出が必要である. そこで本研究では，車載カメラ映像を用いた自動運転タスクにおいて CNN と Transformer を活用した Next-ViT と，特徴融合手法 BiFPN を導入したマルチタスクモデルを提案する. 自動運転タスクによる評価実験から，提案手法を用いることでマルチタスク学習における精度向上を確認した．
＜キーワード＞マルチタスク学習，自動運転支援，Next-ViT，BiFPN

1.

はじめにる．これは自動運転タスクにおいても同様である．

自動運転技術は認知，判断，操作をドライバー

そこで，本研究ではバックボーンネットワークの代わりにシステムにより自動化する技術である．に CNN と Transformer を活用した Next-ViT を

この技術開発には，交通事故の削減，過疎地域で採用し，下流タスクへの特徴伝播に特徴融合手法の新たな移動手段の確立など社会課題を解決する

BiFPN を導入したマルチタスクモデルを提案する．

とともに，モビリティ産業に大きなインパクトを我々の研究では自動運転タスクを対象とし，車載与えることが期待されている．

カメラ画像を用いた下流タスクの高精度化を目的

自動運転システムは道路上の車両や歩行者の認とする．BDD100K データセットでの評価実験に識，交通信号や標識の理解，適切な車両制御など，より，自動運転におけるマルチタスクモデルの性複数のタスクを高精度にこなす必要がある．複数能向上が確認した．

タスクを同時に学習する手法としてマルチタスク

2.

学習がある．マルチタスク学習は，互いに関連した複数のタスクを単一モデルにより同時に学習することで精度向上を図る手法である [1, 2, 3]．自動運転タスクで解くべき物体検出やセグメンテーションなどは，互いに密接に関連しているためマルチタスク学習が効果的である [4, 5].
しかし，従来のマルチタスク学習における学習プロセスには問題点がある．マルチタスク学習では，バックボーンネットワークにより下流タスク間で共通した特徴を抽出する. したがって，このバックボーンネットワークにおける特徴抽出能力が不十分である場合，全下流タスクにおける精度低下を引き起こす可能性がある．また，下流タスクごとに必要な特徴レベルが異なるため，精度向上には下流タスクごとに合わせた特徴が求められ

関連研究

2.1.

自動運転タスク

自動運転には，車載カメラ画像から道路上の物体検出タスク（車両，歩行者など）や運転可能領域のセグメンテーションタスク，車道線検出タスクなど複数のタスクがある．
物体検出タスクでは，１ステージ検出手法と２ステージ検出手法がある．１ステージ検出手法では物体のクラススコアとバウンディングボックスを同時に出力する．代表的な手法としては YOLOv4[6] が挙げられる．２ステージ検出手法では物体候補領域を抽出後に識別を行い，物体のクラススコアとバウンディングボックスを出力する．代表的な手法としては Faster R-CNN [7] が挙げられる．
セグメンテーションタスクでは，入力画像内のピクセルごとでクラス分類を解くため，多様なレBiFPN：Conv.によるダウンサンプリング：Deconv.によるアップサンプリング：スキップ接続

𝑃&𝑃!
ヘッド
Next-ViT
検出ヘッド

Stage4

𝑃"

Stage3

𝑃#

Stage2

𝑃$

Stage1

𝑃%

ヘッド
Input

セグメンテーションヘッド

Conv.

Encoder

図1

Decoder

提案手法のネットワーク構造：BiFPN 内の P は各レベルの特徴を表している．

ベルの特徴を効率的に融合することが求められる．

Encoder でのバックボーンネットワークによる特代表的な手法である PSP-Net はピラミッドプーリ

徴抽出性能が下流タスクの精度に大きく影響するングモジュールを導入し，低レベルと高レベルの特点である．バックボーンネットワークの特徴抽出徴を融合することで高精度な結果を獲得しているが不十分であれば，全下流タスクにおいて精度が[8]．ピラミッドプーリングモジュールは，Feature低下してしまう．2 つ目は，Decoder での下流タス

Pyramid Network （FPN） 内に最大プーリング

クは必要な特徴レベルが異なる点である．Decoderを導入したモジュールである．これにより局所的では異なるタスクを解くため，Decoder への入力と情報だけでなく大域的情報を獲得している．

して下流タスクに合わせたレベルの特徴が必要で車道線検出タスクは，セグメンテーションにおある. これらの問題に対し解決を試みた手法としけるサブタスクであり，車載カメラ画像内に含まて DLT-Net がある [5]．この手法は， 自動運転タれる車道線領域をセグメンテーションするタスク

スクである物体検出とセグメンテーション，車道である．代表的な手法である ENet-SAD は知識蒸線検出を対象とし， Encoder モデルに CNN ベー留を導入することで，高精度でリアルタイムな車スの VGG16 と FPN 構造を導入することで， 各道線検出を実現している [15]．

タスクの精度向上を報告している．つまり， バッ2.2.

自動運転におけるマルチタスク学習

マルチタスク学習におけるモデル構造はEncoder-Decoder 型 が 主 流 で あ る ．EncoderDecoder モデルでは，Encoder でバックボーンネットワークによる下流タスク間で共通特徴を抽出し，Decoder で Encoder により抽出した特徴を用いて下流タスクに対する出力値を算出する．自動運転におけるマルチタスク学習として，

Teichmann らは物体検出とセグメンテーションを単一モデルで学習する MultiNet を提案している[4]．
マルチタスクモデルは Encoder-Decoder 構造を採用しているため，2 つの問題点がある．1 つ目は，クボーンネットワークに特徴抽出性能を高いモデルを採用し，様々な特徴レベルを考慮して特徴抽出することができれば精度向上を実現できる．しかし，自動運転のような高難易度な下流タスクである場合，VGG16 では特徴抽出性能が低く，自動運転タスクにおいて十分な精度を見込めない．
一方で，我々は局所および大域的特徴を獲得可能な Next-ViT [9] をバックボーンネットワークとして採用し，抽出した特徴をうまく下流タスクに適用する特徴融合手法 BiFPN [10] を Encoder に導入した．これにより，自動運転におけるマルチタスクモデルでの下流タスクの精度向上を実現した．

提案手法

3.

Output本研究では，自動運転におけるマルチタスクモデ
ルの Encoder に着目し， Next-ViT [9] と BiFPN[10] を導入したマルチタスクモデルを提案する. 提Stage4
𝐻 𝐻×32 32

Encoder

Conv 1 × 1

NTB⊕
NTB

Conv 1 × 1

NCB

BNConcat⊕Stage3

NTB

𝐻 𝐻×16 16

NCB

本手法における Encoder のバックボーンネット

E-MHSA
MHCA

Multi-Head
Self-Attention
𝑁×𝐶𝑠!

Conv 1 × 1
Patch Embedding
Avg-pool⊕

ワークには Next-ViT を採用する．またマルチタ
スク学習における Decoder への入力には，各下流

ReLU

MLP

Patch Embedding

案手法のモデル構造を図 1 に示す．

3.1.

MLP

Head

Stage2NTB

𝐻 𝐻×8 8NCB

E-MHSA

タスクに合わせた特徴レベルの特徴が必要である．

𝑁×𝐶QK

V

BN

Conv 1 × 1
Patch Embedding

そこで BiFPN を導入し Next-ViT から抽出した特徴に対し下流タスクごとに合わせた特徴融合を行う．

NTB⊕

𝐻 𝐻×4 4NCB

MLP

Patch Embedding

Next-ViT. コンピュータービジョン領域では Vision Transformer (ViT) [11] を代表とした

Stem

Conv 3×3 × 𝑁!

Inputている．ViT は大域的な特徴を捉えるのに適して

図2

特徴抽出性能は高くなく推論速度も遅い．そこで

CNN による局所的な特徴抽出と Transformer による大域的な特徴抽出を組み合わせたモデルである

Conv 1 × 1
ReLU

⊕
MHCA

Transformer を用いたモデルが高い性能を達成しいるが，局所的な特徴は CNN ベースモデルほどのMLP

NCB
Stage1BNGrouped
Conv 3 × 3

Next-ViT のネットワーク構造

ク情報を持つ高レベルな特徴を，接続および融合
し正確な位置情報とセマンティック情報を獲得することである．従来の特徴融合では，単方向結合やスキップ接続など，単純な特徴マップを重ね合

Next-ViT が提案されている．Next-ViT は CNNわせや加算である．しかし，これでは効率的に特ブロックである Next Convolution Block (NCB)

徴融合を行えていない．そこで，層ごとの特徴にと Transformer ブロックである Next Transformer

Block (NTB) を用いたネットワーク構造である．
図 2 に Next-ViT のネットワーク構造を示す．

NCB では，グループ間アテンションモジュール
Group Convolution を用いた Multi-head Convolution Attention (MHCA) と Multi-Layer Perceptron (MLP) を採用し，かつスキップ接続を導入することで強力な局所的特徴抽出能力を獲得し重み付けし双方向で特徴融合する BiFPN が提案されている．
図 1 に提案手法における BiFPN を示す．青矢
印は， Deconvolution layer による高レベル特徴を低レベル特徴へアップサンプリングする処理を示している．茶矢印は， Convolution layer による低レベル特徴を高レベル特徴へダウンサンプリングする処理を示している．またピンク矢印はスキッている．NTB では， Eﬃcient Multi-head Self-プ接続である．各層では同サイズに変換した様々Attention （E-MHSA） を導入することで， ViTなレベルの特徴を重み付け和により特徴融合する．のような強力な大域的特徴獲得能力を獲得している．NTB 内部では E-MHSA 以降に NCB と同様このような特徴融合操作を実施することで，より豊富な特徴情報が獲得できる．の構造を導入することで，獲得した大域的特徴を局所的特徴と融合している．このモデルは高い特徴抽出性能を保有しているため，バックボーンネットーワークとして最適である．

3.2.

Decoder

本研究では下流タスクとして，自動運転における物体検出と運転可能領域セマンティックセグメ

BiFPN. 特徴融合とは，ニューラルネットワー

ンテーション，車道線検出を対象とする．そのたクによる特徴抽出において，豊富なセマンティック

め Decoder には検出ヘッドとセグメンテーション情報を持つ低レベルな特徴と，貧弱なセマンティッヘッドを構築する．検出ヘッドでは， BiFPN から取得した 5 層の特徴 P2 ∼ P6 を用い， バウンディ

評価実験

4.

ングボックスのオフセット，クラス確率，および信本実験では Berkeley Deep Drive データセット

頼度を予測する．セグメンテーションヘッドでは，(BDD100K) [14] を用いて提案手法を評価する．評

運転可能領域，車道線，および背景の 3 クラスによ

価方法は以下の通りである．

りセグメンテーションする. 低レベルな特徴は豊• 下流タスクにおける性能比較

富なセマンティック情報を持つため，入力値には• NextViT の有効性評価

BiFPN から取得した 5 層の特徴 P2 ∼ P6 と，低レ• BiFPN の有効性評価

ベルな特徴 P1 を用いる．また，各特徴マップのサ

学習用画像 70, 000 枚，評価用画像 10, 000 枚としイズは P1 と同サイズにアップサンプリングする．

た．また，入力画像サイズは 640 × 384 にリサイズ

3.3.

した．

損失関数

マルチタスク学習は，タスク間における学習難提案手法の学習フローは以下の通りである．

易度の相違により，全タスクを効率的に学習できな

Step1 セグメンテーションヘッドを凍結し，バッい問題がある．そこで，我々は損失関数 Focal loss

クボーンと検出ヘッドを 200epoch 学習．

[12] と Tversky loss [13] を採用する．提案手法に
Step2 バックボーンと検出ヘッドを凍結し，セグおける損失関数 LT otal を式 (1) に示す．

メンテーションヘッドを 50epoch 学習．

LT otal = αLdet + βLseg(1)

ここで α, β は損失間のバランスをとるためのパラメータである．Ldet は物体検出タスクの損失，Lseg はセグメンテーションタスクの損失である．
各タスクの損失 Ldet , Lseg を式 (2) に示す．

Ldet = αcls Lcls + αobj Lobj + αbbox Lbbox

Step3 モデル全体で 50epoch 学習．
学習条件として，バッチサイズは 24，最適化手法は AdamW，学習率は 0.0001 で設定した．検出
ヘッドに関するハイパーパラメータとして，Focalloss で α = 0.25，γ = 2.0 とした．またセグメン
テーションヘッドに関するハイパーパラメータと(2)Lseg = LT versky + γLF ocal

して，Tversky loss で α = 0.7，β = 0.3，Focal lossで α = 0.25, γ = 2.0 を設定した．全ての実験はここで αcla,obj,bbox , γ は損失間のバランスをとるた

NVIDIA RTX A6000 上で実行した．

めのパラメータである．Lcls と Lobj は，オブジェ

4.1.

クトのクラスと信頼度に関する損失であり， Focalloss に基づき設計する．Focal loss はクラス不均衡を低減し，誤分類しやすいサンプルに比重を置く損失である．Lbbox は，予測ボックスと真値ボックス間の絶対値をとる smooth L1 損失により算出する．Lseg は，運転可能領域，車道線，背景のセグ
メンテーションに関するマルチクラス損失であり，Focal loss LF ocal と Tversky loss LT versky に基づき設計する．Tversky loss はクラス不均衡を低減し，小領域のクラスに対しても精度を向上させることができる損失である．つまり，LT versky はクラス不均衡な問題で優れた性能を発揮し， LF ocal
は，ピクセル間の分類誤差を最小限に抑えハードラベルに焦点を当てる．

下流タスクにおける性能比較

物体検出タスクの評価．マルチタスク学習手法である MultiNet, DLT-Net， シングルタスク学習手法である Yolov5s, Faster R-CNN と性能を比較する．本実験では， BDD100K における 10 クラス内で car， truck， bus， train クラスを vehicleクラスとし， vehicle クラスによる物体検出精度を比較した．物体検出精度は AP50 と Recall で評価する．AP50 とは，対象クラスに対する IoU の閾値 0.5 における平均適合率である．
表 1 に物体検出タスクに対する評価を示す．提案
手法は Recall 94.9%，AP50 75.7% であり，Faster

R-CNN， MultiNet， DLT-Net に対し精度が向上し，高精度な物体検出モデル YOLOv5s と同等の精度を獲得した．物体検出タスクにおける検出可視化例を図 3 に示す．Faster R-CNN は車内のオFaster R-CNN

図3
表1Ours

物体検出タスクにおける検出可視化: 橙丸は未検出，赤丸は誤検出である．

物体検出タスクに対する評価：∗ はシングルタスク手法である．
MethodRecall [%]AP@.5 [%]

Speed[fps]Multi-Net
DLT-NetYOLOv5s∗Faster R-CNN∗

81.3
89.4
86.8
77.2

60.2
68.4
77.2
55.6

8.6
9.3
82
8.8

Ours

95.0

76.5

31.0

表2

MethodMulti-Net
DLT-NetPSP-Net∗Ours
表3

ブジェクトや歩行者を車と誤認識しているが，提案手法では未検出と誤検出が大幅に改善している．
運転可能領域タスクの評価．マルチタスク学習手法である MultiNet, DLT-Net， シングルタスク
学習手法である PSP-Net [8] と性能を比較する．

運転可能領域に対する評価：∗ はシングルタス
ク手法である．

mIoU [%]
71.6
71.3
89.6
87.5

Speed[fps]
8.6
9.3
11.1
31.0

車道線検出タスクに対する評価：∗ はシングルタスク手法である．

MethodENet∗SCNN∗
ENet-SAD∗
Ours

Accuracy [%]
34.1
35.8
36.6
82.1

IoU [%]
14.615.816.0
24

Speed[fps]10019.850.631.0

本実験では， BDD100K データセット におけるdirect， alternative クラスを drivable クラスと手法と PSP-Net のセグメンテーション結果は定性し， drivable クラスによるセグメンテーション精的に同等の結果であることが分かる．これは，提度を比較した．運転可能領域のセグメンテーショ

案手法では他タスクにより獲得したエッジ情報がンタスクは mIoU で評価する．

セグメンテーションに貢献しているためであると

表 1 に運転可能領域セグメンテーションタスク考えられる．

に対する評価を示す．提案手法は運転可能領域タ

車道線検出タスクの評価．シングルタスク学習

スクで mIoU 86.7% であり， MultiNet と DLT-手法である ENet [16], SCNN [17], ENet-SAD とNet を 15% 程度向上している．PSP-Net と比較し性能を比較する．BDD100K データセットの車道

2.9% 低下しているが，推論速度は 3 倍近く高速で線は，車道線に対するエッジとしてラベルが用意あることが分かる．運転可能領域タスクにおけるされている．本実験では車道線の領域をセグメン

セグメンテーション可視化例を図 4 に示す．提案

テーションするため，BDD100K データセット内のPSP-Net

図4表4Ours

運転可能領域タスクにおけるセグメンテーション可視化

Next-ViT および BiFPN の有効性検証における下流タスクの精度比較

Object detection
methodRecall [%] mAP@.5 [%]
Ours
95.0
76.5w/ CNN
94.8
75.5w/o BiFPN
89.6
45.8

Drivable area seg.
mIoU [%]
87.5
85.8
79.9

Lane line detection
Acc [%] IoU [%]
82.1
24.0
79.1
21.3
71.6
18.7

車道線ラベルを直接用いることはできない．そこだ不十分である．これは豊富なセマンティック情で，以下の手順で車道線のアノテーションを実施

報を持つ低レベル特徴と高レベル特徴の融合方法

した．まず，車道線に対するエッジを用いて中心を改善することで，更なる精度向上が見込めると線を計算する．次に，テストデータでは中心線か考えられる．

ら線幅を 2 ピクセル，学習データでは線幅を 8 ピ

4.2.

クセルに設定し車道線ラベルとした．
車道線検出タスクに対する評価は Accuracy とIoU で評価する．表 3 に車道線検出タスクに対する評価を示す．提案手法は Accuracy 80.7%， IoU

22.7% であり，この精度は従来のシングルタスク手法を大きく上回っていることが分かる．車道線検出タスクにおけるセグメンテーション可視化例
を図 5 に示す定性的結果から，提案手法は ENet-SAD よりも明らかに車道線領域が正確かつ連続的であることが確認できる．運転可能領域タスクと特徴を共有することで，提案手法では運転可能領域と車道線間での誤認識が大幅に抑制されている．
しかし，未検出領域が存在し車道線検出領域はま

Next-ViT の有効性評価

バックボーンネットワークとして用いた Next-

ViT の有効性を検証するため，提案手法のバックボーンネットワークを EﬃcientNet [18] とするモデルと性能を比較する．下流タスクにおける定量的評価を表 4，下流タスクにおける可視化例を図 6に示す．ここで， w/CNN は EﬃcientNet を採用したモデルを示している．図 6 から，提案手法はw/CNN より誤検出や未検出が少ない．また，表 4から，提案手法は w/CNN より全下流タスクにおいて性能が向上している．したがって， Next-ViT
は CNN ベースモデルと比較し特徴抽出能力が高く，バックボーンネットワークに適していると言える．

ENet-SAD

図54.3.

Ours

車道線検出タスクにおけるセグメンテーション可視化: 橙丸は未検出，赤丸は誤検出である．

BiFPN の有効性評価

特徴融合手法として用いた BiFPN の有効性をを導入することは，異なるタスク間での特徴抽出を最適化し，モデルの性能向上に寄与すると考え検証するため， BiFPN の有無によるモデルの性られる．

能を比較する．下流タスクにおける定量的評価を

5.

表 4，下流タスクにおける可視化例を図 6 に示す．
ここで， w/o BiFPN は BiFPN を導入していないモデルを示している．図 6 から， w/o BiFPNは多くの誤検出や未検出があることが分かる．また表 4 から，w/o BiFPN は提案手法と比較し，全下流タスクに対してモデルの性能が大幅に減少している．したがって，下流タスクに合わせ複数レベルの特徴を融合することは，マルチタスク学習において有効であると言える．

4.4.

まとめ

おわりに
マルチタスク学習では，バックボーンネットワー

クの特徴抽出性能が下流タスクの精度に大きく影響を及ぼす．また下流タスクごとに解く上で必要な特徴レベルは異なり，下流タスクに合わせた特徴が必要である. これら問題に対し，我々は自動運転における Next-ViT と BiFPN を用いたマルチタスクモデルを提案した．BDD100K データセッ
トによる評価実験から，物体検出タスク，運転可能領域タスク，車道線検出タスクの下流タスクにおいて高い性能を獲得することを確認した．しか4.1 節では，提案手法と従来のシングルおよびマし，従来手法と比較し本手法の推論速度は十分でルチタスク学習手法との性能比較について述べた．

あるとは言えない．そのため，今後はマルチタス実験から 3 つの異なる下流タスクに対して，従来クモデルにおける推論速度の高速化に取り組む予手法と同等もしくは精度向上を確認した．4.2, 4.3

定である．

節では，提案手法における 2 つの要素である Next-

参考文献

ViT と BiFPN の有効性を検証した．有効性検証実験から，どちらも用いない場合では精度が大幅に低下することを確認した．したがって，マルチタスク学習においてバックボーンネットワークにNext-ViT，下流タスクへの特徴融合として BiFPN[1] Z. Zhang, et al., “Facial landmark detection by deep
multi-task learning.” ECCV, 2014.
[2] S. Liu, et al., “End-to-end multi-task learning withattention.” CVPR, 2019.
[3] X. Zhao, et al., “A modulation module for multitask learning with applications in image retrieval.”
ECCV, 2018.

w/ CNN

図6Oursw/o BiFPN

Next-ViT および BiFPN の有効性検証における可視化: 橙丸は未検出，赤丸は誤検出である．

[4] M. Teichmann,et al., “Multinet: Real-time joint semantic reasoning for autonomous driving.” IV, 2018.
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[12] T. Lin, et al., “Focal Loss for Dense Object Detection”, ICCV, 2017.
[13] S. Salehi, et al., “Tversky Loss Function for Image
Segmentation Using 3D Fully Convolutional DeepNetworks”, MLMI, 2017.
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[17] X. Pan, et al., “Spatial as deep: Spatial cnn for traﬃcscene understanding.” AAAI, 2018.
[18] M. Tan, et al., “Eﬃcientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks.” ICML, 2019.
張 陳雨：2020 年同済大学浙江学院電子情報工学科卒業．現
在中部大学大学院修士課程在学中，自動運転においてマルチタスク学習の研究に従事．

平川 翼：2017 年広島大学大学院博士課程後期課程情報工学専攻修了．2017〜2019 年中部大学研究員，2019 年同大学特任助教，2021 年同大学講師．2014 年独立行政法人日本学術振興会特別研究員 DC1．2014〜2015 年 ESIEE Paris 客員研究員．博士 (工学)．
山下 隆義：20002 年奈良先端科学技術大学院大学博士前期課
程修了，2002 年オムロン株式会社入社，2011 年中部大学大学院博士後期課程修了（社会人ドクター），2014 年中部大学
講師，2017 年同大学准教授，2021 年同大学教授．人の理解に向けた動画像処理，パターン認識・機械学習の研究に従事．
博士 (工学)．
藤吉 弘亘：1997 年中部大学大学院博士後期課程修了．1997〜2000 年米カーネギーメロン大学ロボット工学研究所 Postdoctoral Fellow．2000 年中部大学講師，2004 年同大准教授を経て 2010 年より同大教授．2005〜2006 年米カーネギーメロン大学ロボット工学研究所客員研究員．計算機視覚，動画像処理，パターン認識・理解の研究に従事．博士 (工学)．