论文题目：Robust Lane Detection via Expanded Self Attention 链接地址：https: arxiv.org abs . 文章核心想要解决的是车道线遮挡 缺失 模糊等情况下的识别精度问题。主要通过一个自注意力模块，增强网络对于这部分车道线的关注程度，从而提升效果。 . 概述 . 问题定义 这里的 Lane Detection，检测的目标是抽象意义上的车道 ...
2021-04-07 16:05 0 409 推荐指数：
paper: Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation code: https://github.com/cardwing/Codes-for-Lane-Detection Abstract ...
Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation 车道线检测 https://github. com/cardwing/Codes-for-Lane-Detection. ...
近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结。 1. 任务需求分析 1.1 问题分析 针对车道线检测任务，需要明确的问题包括： （1）如何对车道线建模，即用什么方式来表示车道线。 从应用的角度来说，最终需要的是车道线在世界坐标系下的方程。而神经网络更适合提取图像层面的特征，直接回归方程参数 ...
近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结。 1. 任务需求分析 1.1 问题分析 针对车道线检测任务，需要明确的问题包括： （1）如何对车道线建模，即用什么方式来表示车道线。 从应用的角度来说，最终需要的是车道线在世界坐标系下的方程。而神经网络更适合提取图像层面的特征，直接回归方程参数 ...
论文解读-TransForensics: Image Forgery Localization with Dense Self-Attention 论文链接：TransForensics: Image Forgery Localization with Dense ...
论文解读Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection 最近阅读了ECCV2020一篇车道线检测的论文， 看完了源代码， 写下这篇博客， 希望能对其他学习的同学有所帮助。 1. Intro 车道线检测有很久远的历史, 在之前的工作中 ...
转载请注明作者：梦里茶 Object Detection，顾名思义就是从图像中检测出目标对象，具体而言是找到对象的位置，常见的数据集是PASCAL VOC系列。2010年-2012年，Object Detection进展缓慢，在DPM之后没有大的进展，直到CVPR2014，RBG大神 ...
《Heterogeneous Graph Attention Network》论文解读 2019年05月10日 17:06:19 大笨熊。。。 阅读数 111更多 分类专栏： 注意力机制 异构网络嵌入 ...
