此论文是基于深度学习的image-based 3D车道线检测的开创之作,由通用汽车以色列研究中心在2019年的ICCV上提出的,作为开篇之作肯定存在不足之处所以才有后来的由百度Apollo在2020年ECCV上提出的Gen-LaneNet以及原团队改进后的3D-LaneNet+等,这些将在后面的文章中一一介绍。 论文地址: openaccess.thecvf.com/c 代码地址...
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,用于从单个图像中检测3D车道。该方法受到最新的3DLaneNet启发,是一个统一的框架,可在单个网络中解决图像编码、特征空间转换和3D车道预测。Gen LaneNet提出了两种独特的设计,首先,在新的坐标系中引入新的几何引导车道锚点表示,并应用特定的...
简而言之,IPM 是将前视图图像扭曲为虚拟顶视图图像的单应性,如图 1 的左上图所示。它相当于应用相机旋转单应性(视图向下旋转),然后是各向异性缩放 [11]。在我们的实现中,我们希望确保顶视图图像中的每个像素对应于道路上的预定义位置,独立于相机内在函数及其相对于道路的姿势。 有关以下定义的说明,请参见图 3。
基于CNN的方法主要包括D-LaneNet,它提出了一种双路径架构,利用逆透视映射(IPM)将特征转置,并通过垂直anchor回归检测车道。3D-LaneNet+将BEV特征分割为不重叠的单元,通过相对于单元中心的横向偏移、角度和高度变化来解决anchor方向的限制。GenLaneNet首创使用虚构的俯视坐标系来更好地对齐特征,并引入了一个两阶段框架来解...
这种组合允许3D LaneNet+避免使用车道anchor、非最大抑制和车道模型拟合,如原始3D LaneNet中那样。论文使用合成数据和真实世界数据证明了3D LaneNet+的有效性。结果表明,与原始3D车道线检测网络相比有显著改进,这可以归因于对复杂车道拓扑、曲率...
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...
尽管基于激光雷达(LiDAR)的方法在许多3D感知任务中取得了显著进展,但由于几… 3DCV 3D车道线检测 杨奎元发表于自动驾驶中... 最新综述!万字长文彻底搞懂单目3D车道线检测 自动驾驶之...发表于自动驾驶之... 【车道线检测】Lanenet论文(实例分割+学习透视变换参数) asher...发表于车道线检测...
首先,3D-LaneNet 在anchor 表示中使用了不合适的坐标系,其中ground-truth 车道与视觉特征不对齐。这在丘陵道路场景中最为明显,其中投影到虚拟顶视图的平行车道看起来不平行,如图 2 的顶行所示。但是 3D 坐标系中的地面真实车道(蓝线)是未与底层视觉特征(白色车道标记)对齐。针对这种“损坏的”ground-truth 训练模型...
这种组合允许3D LaneNet+避免使用车道anchor、非最大抑制和车道模型拟合,如原始3D LaneNet中那样。论文使用合成数据和真实世界数据证明了3D LaneNet+的有效性。结果表明,与原始3D车道线检测网络相比有显著改进,这可以归因于对复杂车道拓扑、曲率和曲面几何的更好概括。
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...