其中以SCNN为例,为了区分不同的车道线,SCNN将不同的车道线作为不同的类别,从而将车道检测转化为多类分割任务。提出一个切片CNN结构(RESA对结构进行改进,加入切片间的不同步幅大小的信息传递,同时解耦相邻层之间的时序上的依赖,增加并行处理能力),以使消息跨行和列传递,原理如图30所示...
压缩时有截断,会导致恢复的尺寸与原尺寸不同'''#定义模型classCNN(nn.Module):def__init__(self,n_cls=4):#n_cls为车道线类数,每个像素共n_cls+1种可能(n_cls种车道和无车道)super().__init__()#构造encoder
Polar R-CNN的总体架构如图3所示。如图所示,我们的用于车道检测的Polar R-CNN具有与Faster R-CNN平行的管道,其包括一个主干网络、一个特征金字塔网络(FPN)、作为区域提议网络(RPN)的局部极坐标模块(LPM)以及作为感兴趣区域(RoI)池化模块的全局极坐标模块(GPM)。 极坐标表示。如上所述,以射线表示的车道锚点存在一...
如图3 所示,使用从安装在车辆上的前置摄像头拍摄的 RGB 图像作为输入, 输出是车道线。为了得到这些输出,CNN 会生成一个特征图,并将其池化,以提取每个 Anchor 的特征。这些特征与注意力模块生成的一组全局特征结合在一起。 图3 LaneATT架构图 通过组合局部特征和全局特征,该模型可以更轻松地使用来自其他车道的信息...
CNN车道线检测 车道线检测模型 本文介绍一个新的车道线数据集VIL-100和检测模型MMA-Net,论文已收录于ICCV2021,重点是理解本文提出的LGMA模块,用于聚合局部和全局记忆特征。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2108.08482 项目链接:https://github.com/yujun0-0/MMA-Net...
1. Hou Y, Ma Z, Liu C et al (2019) Learning lightweight lane detection CNNS by self attention distillation. In: Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp 1013–1021 2. Cao H, Wang Y, Chen J et al (2021) Swin-Unet: Unet-like pure transformer for medica...
基于点检测的方法通常采用R-CNN框架,通过检测一系列密集的点(例如,垂直轴上每10个像素)来检测车道线。两种方法都通过间接代理(即分割图和点)来表示车道线。为了处理整体车道线的学习,在遮挡或恶劣天气/照明条件下,他们必须依赖低效率的设计,例如实时任务较重的循环特征聚合,亦或大量启发式锚点(即至少需要>1000个...
以前的CNN和基于变换的方法通常首先从前视图图像生成鸟瞰图(BEV)特征图,然后使用具有BEV特征图作为输入的子网络来预测3D车道。这种方法需要BEV和前视图之间的显式视图转换,这本身仍然是一个具有挑战性的问题。本文提出CurveFormer,一种单级基于transformer的方法,直接计算3D车道参数,并可以绕过困难的视图转换步骤。通过使用...
网络整体上使用了CNN+RNN的结构。 CNN的部分采用了常规的Encoder-Decoder结构。 在Encoder和Decoder之间插入ConvLSTM模块,通过ConvLSTM对Encoder部分提取的Feature-map进行处理,提取有用的隐含历史信息。如下图所示: 在训练阶段,针对Tusimple数据集,将连续5帧作为输入,并在带有标注的最后一帧计算Loss。