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: https://openaccess.thecvf.com/c...
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。
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...
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...
Gen-LaneNet: A Generalized and Scalable Approach for 3D Lane Detection. ECCV 2022. 写在最后 欢迎star和follow我们的仓库,里面包含了BEV/多模态融合/Occupancy/毫米波雷达视觉感知/车道线检测/3D感知/目标跟踪/多模态/多传感器融合/Transformer/在线高精地图/高精地图/SLAM/多传感器标定/Nerf/视觉语言模型/世界...
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...
3D LaneNet+提出了一种无锚点半局部表征方法来表示车道线,而不是将每条车道线与预定义的锚点关联起来。虽然检测更多车道线拓扑结构的能力显示了无锚点(anchor- free)方法的威力,然而这些方法都需要以有监督方式学习投影矩阵,以便将图像视图特征与俯视特征对齐,这可能会导致高度信息丢失。
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...
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...