近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结. 1. 车道线检测任务需求分析 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,直接回归方程参数不是不可能,但限制太多. 由此,网络推理输出和最终结果之间存在一个Gap,需要相对复杂的后处理去解决. (2)网络推理做到哪一步. 人在开车时观察车道线,会同时关注两方面信息: 绘制在路面上的车道线标识本身

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,增强网络对于这部分车道线的关注程度,从而提升效果. 1. 概述 1.1 问题定义 这里的 Lane Detection,检测的目标是抽象意义上的车道分隔线,更关注全局的几何特征: 而不是路面上印刷的 Lane Mark,如

AR的要点之一便是精确跟踪 From: https://zhuanlan.zhihu.com/p/26848831?refer=dlclass Boundary Detection Benchmark: Algorithm Ranking 边缘检测在计算机视觉领域的很多应用中都有非常重要的作用.图像边缘检测能够大幅减少数据量,在保留重要的结构属性的同时,剔除弱相关信息. 在深度学习出现之前,传统的Sobel滤波器,Canny检测器具有广泛的应用,但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化,特别是颜色.

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址:SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN,在图片的行和列上做信息传递.可以有效的识别强先验结构的目标.论文提出了一个大型的车道检测数据集,用于进一步推动自动驾驶发展. 代码: 官方-torch Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积

From: 手机端运行卷积神经网络的一次实践 -- 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能 貌似不错的东西:移动端视觉识别模型:MobileNets Holistically-nested Edge Detection 是屠卓文教授课题组在ICCV 2015 的工作. 该工作最大的亮点在于,一改之前边缘检测方法基于局部策略的方式,而是采用全局的图像到图像的处理方式. 即:不再针对一个个patch进行操作,而是对整幅图像进行操作,为高层级信息的获取提供了便利. 题材看上去很

Deep learning (DL) is a very interesting technology indeed and yes it does solve perception really well however I believe it's not currently good enough for autonomous driving cars. Autonomous cars are like 10 - 20 yrs away from now. DL has some very

Awesome Knowledge-Distillation 2019-11-26 19:02:16 Source: https://github.com/FLHonker/Awesome-Knowledge-Distillation Awesome Knowledge-Distillation Different forms of knowledge Knowledge from logits Knowledge from intermediate layers Graph-based Mut

论文:Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 代码:https://github.com/XingangPan/SCNN 参考: 数据集:CULane Overview 一般的 CNNs 通常是通过堆叠卷积层来实现的.然而这种方式不能有效的获取各行各列像素检的空间关系.而这种空间关系对于类似车道线检测这种具有“形状先验强但是外观一致性若”的语义目标来说是很重要的. 在这篇论文中,作者提出了一种名为 SCNN(Spa

论文:Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 代码:https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection 参考:车道线检测算法LaneNet + H-Net(论文解读) 数据集:Tusimple Overview 本文提出一种端到端的车道线检测算法,包含 LanNet + H-Net 两个网络模型.其中 LanNet 是一种将语义分割和对

感知融合 awesome list 雷达聚类 雷达处理杂波滤除 CFAR (Constant False Alarm Rate):Lee, Jae-Eun, et al. "Harmonic clutter recognition and suppression for automotive radar sensors." International Journal of Distributed Sensor Networks 13.9 (2017):1550147717729793.

一些学习过程中的总结的两种语言的小对比,帮助理解OO programming. Continue... 字典 序列 --> 字典 Python: def get_counts(sequence): counts = {} for x in sequence: if x in counts: counts[x] += 1 else: counts[x] = 1 # 这是是硬伤,不优于c++,这里必须如此写 return counts c++:貌似没有这个问题. #include <iostrea

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu

@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf vectors of all papers with t-sne and placed them in an interf

From:  http://www.pamitc.org/cvpr15/program.php Official Program for CVPR 2015 Monday, June 8 8:30am-8:40am Ballrooms A,B,C Rooms 302,304,306 Opening Remarks from Conference Chairs The opening remarks will be made from Ballrooms A,B,C, but a live vid

读过很多道路追踪的论文,经常都需要道路模型的建模.我不知道是不是因为自己太笨还是怎样,好多人建的模型我实在无法理解他的用意何在,而且我真的深刻怀疑他们那些模型的参数是不是真的可以求出来.就比如这篇文章"lane detection and tracking using a new lane model and distance transform",我实在无法理解他的建模,还有他的建模参数到底如何求解: 我无法理解他为什么要设置那个角度,我也不知道那个顶点的位置如何获取,如果有大神知道

这个算法是汪悦在 Lane detection and tracking using B-spline中提出来的.他在这篇论文中主要用的是B-spline模型,这个模型的主要优点是鲁棒性好,可以针对不同的情景进行处理,而且他将检测道路两边的边缘的问题转化成求解道路中间线的问题. 下面主要描述一下CHEVP算法: 边缘像素提取 我们使用Canny边缘检测来获得边缘映射和边缘定位映射.选择方差σ = 1 并且模板的尺寸是9*1在X方向和Y方向上进行高斯卷积.边缘映射是通过一个合适的阈值处理得到的结果

最近做的道路识别一开始终于弄懂了点东西,一开始在网上找到了一个简单的道路识别的opencvsharp的版本.我觉得opencvsharp真的是一个很好的东西,它封装了比opencv更多的数据结构和库,而且得益于.net平台的强大,使用起来也非常的便捷.唯一的缺点就是目前关于这方面的资料还是少之又少,后来我还是想一想把这个demo转换成cpp版本,也是一个非常简单的demo. opencvsharp版本 using System; using System.Collections.Generic;

3D-LaneNet:端到端三维多车道检测ICCV2019 3D-LaneNet: End-to-End 3D Multiple Lane Detection 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Garnett_3D-LaneNet_End-to-End_3D_Multiple_Lane_Detection_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 本文介绍了一个网络,它可以直接从单个图像预测道路场景中车道的

3D车道线检测:Gen-LaneNet Gen-LaneNet: A Generalized and Scalable Approach for 3D Lane Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.10656 摘要 提出了一种广义的.可扩展的方法,称为Gen-LaneNet,用于从单个图像中检测3D车道.该方法受到最新最先进的3D LaneNet的启发,是一个统一的框架,可在单个网络中解决图像编码.特征空间变换和3D车道预测.这个设计方案复杂度为G

前言引用 [1] End to End Learning for Self-Driving Cars从这里开始 [1.1] 这个是相关的博客:2016:DRL前沿之:End to End Learning for Self-Driving Cars [1.2] 其中提到的视频:GTC 2016: Self-Driving Car Demo, Roborace and Wrapping Up (part 11) 摘要 万事从摘要开始: We trained a convolutional neur