Ultra Fast Lane Detection paper github 贡献 提出一种简单有效的车道检测方法，快且解决了在图上无车道时推测车道的问题 快：将语义分割问题转化成分类问题 减少运算 ,Row Anchor， FPS 解决图上无车道时车道推测：结合全局的特征预测车道，相比语义方法有更大的感受野 基于上述的方法提出一个结构化损失函数 SOTA 模型框架 看着框架说实现 上下两个分支： ...
2021-06-27 22:12 0 186 推荐指数：
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 ...
LaneGCN paper github 贡献 使用图的模式来表达地图矢量数据，而非栅格化图片； 从图卷积，提出LaneGCN，设计了整个网络； SOTA； ...
Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation 车道线检测 https://github. com/cardwing/Codes-for-Lane-Detection. ...
论文题目：Robust Lane Detection via Expanded Self Attention 链接地址：https://arxiv.org/abs/2102.07037 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 ...
paper: Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation code: https://github.com/cardwing/Codes-for-Lane-Detection Abstract ...
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 ...
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 ...
先分享一篇比较好的论文讲解：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjcxMjQxNg==&mid=2247484611&idx=1&sn= ...
