原文:车道标线分割与分类

点云语义分割是从点云的角度说的,或者说是微观的角度说的,指的是把具有相同属性和不同属性的点云分割开来,比如标线语义分割指的是把标线点云和非标线点云分割开来。 分类是从宏观的角度看的,比如第一步中分割出来的点云,把虚线 导流线 箭头这些标线的类别分出来。 ...

2020-08-16 10:27 0 494 推荐指数:

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语义分割车道线检测Lanenet(tensorflow版)

Lanenet 一个端到端的网络,包含Lanenet+HNet两个网络模型,其中,Lanenet完成对车道线的实例分割,HNet是一个小网络结构,负责预测变换矩阵H,使用转换矩阵H对同属一条车道线的所有像素点进行重新建模 将语义分割和对像素进行向量表示结合起来的多任务模型,最近 ...

Thu Nov 07 22:42:00 CST 2019 2 2001
图像分割 - LaneNet + H-Net 车道线检测

本文是对论文的解读与思考 论文: Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach introduction 该论文提出了一种 端到端 的 实例分割方法,用于车道线检测; 论文包含 ...

Tue Mar 24 00:12:00 CST 2020 1 1699
语义分割分类

1. 语义分割:给图像每个像素一个语义标签或者给点云中每个点一个语义标签。缺点:如果无法对实例进行判别,比如把人的标签订为红色像素,如果有两个红色像素,无法区分这两个红色像素是属于同一个人还是属于不同的人。 2. 分类:划分不同类别的事物。比如人,车,树。缺点:无法区分同类别中的个体。 3. ...

Tue Oct 22 06:27:00 CST 2019 0 1212
带你读AI论文丨LaneNet基于实体分割的端到端车道线检测

摘要:LaneNet是一种端到端的车道线检测方法,包含 LanNet + H-Net 两个网络模型。 本文分享自华为云社区《【论文解读】LaneNet基于实体分割的端到端车道线检测》,作者:一颗小树x。 前言 这是一种端到端的车道线检测方法,包含LanNet+H-Net两个网络模型 ...

Fri Aug 27 22:24:00 CST 2021 0 279
分类、目标检测、语义分割、实例分割的区别

计算机视觉的任务很多,有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等,那它们的区别是什么呢? 1、Image Classification(图像分类) 图像分类(下图左)就是对图像判断出所属的分类,比如在学习分类中数据集有人(person)、羊(sheep)、狗(dog)和猫 ...

Tue Jul 09 06:24:00 CST 2019 0 6193
3D点云点云分割、目标检测、分类

3D点云点云分割、目标检测、分类 原标题Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey 作者Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun 原文 ...

Wed Jun 03 15:00:00 CST 2020 0 5110
说话人日志/分类/分割/跟踪(Speaker Diarisation)

简称SD,顾名思义,在采集的语音信号流中,分辨出不同说话人的说话时长并标注,即以时间为索引,检测出每段语音所对应的说话人身份,其通常由说话人分割和聚类两步组成。 参照2010年8月的文献[1]中的一张图: 又称说话人分割等,在语音信号处理的多种场景下均有应用需求,近年来也被多来越多的研究者 ...

Sun Jan 05 02:45:00 CST 2020 0 2751
图像分类、目标检测、图像分割区别

2020-09-24 1、图像分类 图像分类主要是基于图像的内容对图像进行标记,通常会有一组固定的标签,而你的模型必须预测出最适合图像的标签。这个问题对于机器来说相当困难的,因为它看到的只是图像中的一组数字流。 上图片来自于Google Images 而且,世界各地经常会举办多种多样 ...

Thu Sep 24 19:35:00 CST 2020 0 1547
 
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