原文:車道標線分割與分類

點雲語義分割是從點雲的角度說的,或者說是微觀的角度說的,指的是把具有相同屬性和不同屬性的點雲分割開來,比如標線語義分割指的是把標線點雲和非標線點雲分割開來。 分類是從宏觀的角度看的,比如第一步中分割出來的點雲,把虛線 導流線 箭頭這些標線的類別分出來。 ...

2020-08-16 10:27 0 494 推薦指數:

查看詳情

語義分割車道線檢測Lanenet(tensorflow版)

Lanenet 一個端到端的網絡,包含Lanenet+HNet兩個網絡模型,其中,Lanenet完成對車道線的實例分割,HNet是一個小網絡結構,負責預測變換矩陣H,使用轉換矩陣H對同屬一條車道線的所有像素點進行重新建模 將語義分割和對像素進行向量表示結合起來的多任務模型,最近 ...

Thu Nov 07 22:42:00 CST 2019 2 2001
圖像分割 - LaneNet + H-Net 車道線檢測

本文是對論文的解讀與思考 論文: Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach introduction 該論文提出了一種 端到端 的 實例分割方法,用於車道線檢測; 論文包含 ...

Tue Mar 24 00:12:00 CST 2020 1 1699
語義分割分類

1. 語義分割:給圖像每個像素一個語義標簽或者給點雲中每個點一個語義標簽。缺點:如果無法對實例進行判別,比如把人的標簽訂為紅色像素,如果有兩個紅色像素,無法區分這兩個紅色像素是屬於同一個人還是屬於不同的人。 2. 分類:划分不同類別的事物。比如人,車,樹。缺點:無法區分同類別中的個體。 3. ...

Tue Oct 22 06:27:00 CST 2019 0 1212
帶你讀AI論文丨LaneNet基於實體分割的端到端車道線檢測

摘要:LaneNet是一種端到端的車道線檢測方法,包含 LanNet + H-Net 兩個網絡模型。 本文分享自華為雲社區《【論文解讀】LaneNet基於實體分割的端到端車道線檢測》,作者:一顆小樹x。 前言 這是一種端到端的車道線檢測方法,包含LanNet+H-Net兩個網絡模型 ...

Fri Aug 27 22:24:00 CST 2021 0 279
分類、目標檢測、語義分割、實例分割的區別

計算機視覺的任務很多,有圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割和全景分割等,那它們的區別是什么呢? 1、Image Classification(圖像分類) 圖像分類(下圖左)就是對圖像判斷出所屬的分類,比如在學習分類中數據集有人(person)、羊(sheep)、狗(dog)和貓 ...

Tue Jul 09 06:24:00 CST 2019 0 6193
3D點雲點雲分割、目標檢測、分類

3D點雲點雲分割、目標檢測、分類 原標題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
說話人日志/分類/分割/跟蹤(Speaker Diarisation)

簡稱SD,顧名思義,在采集的語音信號流中,分辨出不同說話人的說話時長並標注,即以時間為索引,檢測出每段語音所對應的說話人身份,其通常由說話人分割和聚類兩步組成。 參照2010年8月的文獻[1]中的一張圖: 又稱說話人分割等,在語音信號處理的多種場景下均有應用需求,近年來也被多來越多的研究者 ...

Sun Jan 05 02:45:00 CST 2020 0 2751
圖像分類、目標檢測、圖像分割區別

2020-09-24 1、圖像分類 圖像分類主要是基於圖像的內容對圖像進行標記,通常會有一組固定的標簽,而你的模型必須預測出最適合圖像的標簽。這個問題對於機器來說相當困難的,因為它看到的只是圖像中的一組數字流。 上圖片來自於Google Images 而且,世界各地經常會舉辦多種多樣 ...

Thu Sep 24 19:35:00 CST 2020 0 1547
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM