PersFormer使用离线摄像机姿态构建稠密的BEV查询,将2D和3D车道检测统一在一个基于Transformer的框架下。STLanes3D使用融合的BEV特征预测3D车道,并引入3DLane-IOU损失,将横向和高度误差耦合起来。Anchor3DLane,一种基于CNN的方法,基于3D锚点直接从图像特征回归3D车道,显著减少了计算开销。CurveFormer在Transformers中利用稀疏...
可以看到,我们提出的DV-3DLane算法模型在所有的评测指标上的表现性能始终要高于之前SOTA的车道线检测算法。同时更值得注意的是,当应用更严格的0.5m阈值时,提出的DV-3DLane算法模型的F1指标得分显著提高了11.2\%。并且我们算法模型的定位效果也更加出色,显著降低了定位误差。 此外,通过上述的实验结果可以看出,与单独使用...
●并且在复杂场景中实证展示了HeightLane模型的鲁棒性能。 本研究所提出的方法通过高度图支持的精确3D变换,增强了空间理解与车道识别,显著推动了自动驾驶系统的进步。通过广泛的实验,验证了该模型的有效性,是现实应用的一个重要里程碑。 ...
Gen-LaneNet: A Generalized and Scalable Approach for 3D Lane Detection 数据集链接:https://github.com/yuliangguo/3D_Lane_Synthetic_Dataset 代码链接:https://github.com/yuliangguo/Pytorch_Generalized_3D_Lane_Detection 也是和3D-LaneNet进行对比,论文提出了一种通用且可扩展的方法,称为Gen LaneNet,用于从单...
ONCE-3DLanes: Building Monocular 3D Lane Detection(CVPR2022) 数据集链接:https://once-3dlanes.github.io/ 华为诺亚开源的数据集:ONCE-3DLanes,这是一个具有三维空间中车道布局注释的真实世界自动驾驶数据集。由于道路不平,来自单目图像...
参考资料:[1] An Efficient Transformer for Simultaneous Learning of BEV and Lane Representations in 3D Lane Detection. - End - 免责声明: 凡本公众号注明“来源:XXX(非智车科技)”的作品,均转载自其它媒体,转载目的在于传递和分享更多信息,并不代表本平台赞同其观点和对其真实性负责,版权归原作者所有,如有...
论文“3D-LaneNet: End-to-End 3D Multiple Lane Detection”介绍了两个不同的数据集:Synthetic3D-Lanes数据集和3D-Lanes数据集。通过开源图形引擎Blender创建的Synthetic3D-Lanes数据集包括300K个训练示例和5K个测试示例,每个示例都包含一个360×480像素的图像以及与之关联的真值参数,如3D车道、摄像机高度和俯仰。这个...
论文“3D-LaneNet: End-to-End 3D Multiple Lane Detection”介绍了两个不同的数据集:Synthetic3D-Lanes数据集和3D-Lanes数据集。通过开源图形引擎Blender创建的Synthetic3D-Lanes数据集包括300K个训练示例和5K个测试示例,每个示例都包含一个360×480像素的图像以及与之关联的真值参数,如3D车道、摄像机高度和俯仰。这个...
1 Geometry in 3D Lane Detection 在如图3所示,x,y,z轴和原点O表示车辆坐标系,与道路垂直,而xc,yc,zc和原点C表示摄像机坐标系。因此,可以通过以下方式生成virtual top-view视图:首先通过投影变换将3D场景投影到图像平面,然后通过平面单应性将捕获的图像投影到平坦的道路平面。由于涉及相机参数,因此virtual top-vie...
Methods for 3D lane detection have been recently proposed to address the issue of inaccurate lane layouts in many autonomous driving scenarios (uphill/downhill, bump, etc.). Previous work struggled in complex cases due to their simple designs of the spatial transformation between front view and ...