論文解讀Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection 最近閱讀了ECCV2020一篇車道線檢測的論文, 看完了源代碼, 寫下這篇博客, 希望能對其他學習的同學有所幫助。 1. Intro 車道線檢測有很久遠的歷史, 在之前的工作中 ...
Ultra Fast Lane Detection paper github 貢獻 提出一種簡單有效的車道檢測方法,快且解決了在圖上無車道時推測車道的問題 快:將語義分割問題轉化成分類問題 減少運算 ,Row Anchor, FPS 解決圖上無車道時車道推測:結合全局的特征預測車道,相比語義方法有更大的感受野 基於上述的方法提出一個結構化損失函數 SOTA 模型框架 看着框架說實現 上下兩個分支: ...
2021-06-27 22:12 0 186 推薦指數:
論文解讀Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection 最近閱讀了ECCV2020一篇車道線檢測的論文, 看完了源代碼, 寫下這篇博客, 希望能對其他學習的同學有所幫助。 1. Intro 車道線檢測有很久遠的歷史, 在之前的工作中 ...
LaneGCN paper github 貢獻 使用圖的模式來表達地圖矢量數據,而非柵格化圖片; 從圖卷積,提出LaneGCN,設計了整個網絡; SOTA; ...
Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation 車道線檢測 https://github. com/cardwing/Codes-for-Lane-Detection. ...
論文題目:Robust Lane Detection via Expanded Self Attention 鏈接地址:https://arxiv.org/abs/2102.07037 文章核心想要解決的是車道線遮擋、缺失、模糊等情況下的識別精度問題。主要通過一個自注意力模塊,增強網絡對於這部 ...
paper: Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation code: https://github.com/cardwing/Codes-for-Lane-Detection Abstract ...
近期閱讀的幾篇關於車道線檢測的論文總結。 1. 任務需求分析 1.1 問題分析 針對車道線檢測任務,需要明確的問題包括: (1)如何對車道線建模,即用什么方式來表示車道線。 從應用的角度來說 ...
近期閱讀的幾篇關於車道線檢測的論文總結。 1. 任務需求分析 1.1 問題分析 針對車道線檢測任務,需要明確的問題包括: (1)如何對車道線建模,即用什么方式來表示車道線。 從應用的角度來說 ...
先分享一篇比較好的論文講解:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjcxMjQxNg==&mid=2247484611&idx=1&sn= ...