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 ...

背景： 在自动驾驶中，基于摄像头的视觉感知，如同人的眼睛一样重要。而目前主流方案基本都采用深度学习方案（tensorflow等），而非传统图像处理（opencv等）。 　　接下来我们 ...

序言 自动驾驶是目前非常有前景的行业，而视觉感知作为自动驾驶中的“眼睛”，有着非常重要的地位和作用。为了能有效地识别到行驶在路上的动态目标，如汽车、行人等，我们需要提前对这些目标的进行训练 ...

目录 一、什么是NMS 二、NMS及其优化版本 1、soft NMS 2、GIoU NMS 3、DIoU NMS 4、CIoU NMS 正文 一、什么是NMS 1、定义： ...

一、背景分析： 充分理解不同坐标系，以及它们之间的转换关系对于研究3D几何视图以及VSLAM是非常有必要的。 二、各坐标系间相互关系： 1、世界坐标系到相机坐标系 转换关系主要 ...

在计算机视觉中，主要有三大任务，分类，检测与分割。 分类一般是作为主干网而存在着，在上一篇中，我们介绍了历年检测模型，详细内容可参考:目标检测历年最佳模型 ...

有时候，针对某一个应用领域，想要获取大量的图像数据集比较困难，而使用深度学习技术训练一个模型需要一定数量的数据集，对当前有限的数据进行扩充就变得非常必要。 常用的图像增强 ...

背景： 　　DL训练框架采用Pytorch，推理框架使用Caffe，模型使用的是基于Facebook新出的MaskRCNN改进版，主要使用ADAS的视觉感知，包括OD,车道线，语义分割等网络。 整 ...

在目标检测的研究过程中，深度学习一直占居着主要的位置。通过搭建不同的网络模型，对当前两大主流开源数据集PASCALVOC和IMAGENET进行测试并评估，已然成了一种新风向。 作为计算机 ...

目前，在自动驾驶的视觉感知上，对路面的动态多目标检测，为了达到速度要求，可使用Ｙｏｌｏｖ３－ｔｉｎｙ． 基本网络结构如下： 在ｙｏｌｏｖ３的基础上去掉了一些特征层，并只保留了两个预测分 ...