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...
与所有提出的方法相反,3D-LaneNet 通过在单个前馈传递中直接从图像中提供 3D 世界坐标中的完整多通道表示,统一了公共管道的前三个阶段。此外,以前的方法使用平坦地面假设来进行图像与世界的对应,而我们的方法完全估计了定义车道的参数化 3D 曲线。只有少数方法直接解决 3D 车道估计:[24],使用立体,和 [34, 6],它...
所有在烧蚀试验中训练的网络都是从VGG16初始化的,就像3DLaneNet一样,并且使用相同的训练参数和次数进行训练。我们首先通过将双通道体系结构与替代体系结构进行比较来检验其作用。仅图像视图版本将图像视图路径直接连接到车道检测头,车道检测头以Croad格式输出表示,与3D LaneNet完全相同。在这种情况下,锚定位置XA由上一个...
3D-LaneNet+:使用半局部表示的无锚车道检测 Abstract 3D-LaneNet+ 是一种基于摄像头的 DNN 方法,用于无锚定 3D 车道检测,能够检测任意拓扑的 3D 车道,例如分割、合并,以及短车道和垂直车道。我们遵循最近提出的 3D-LaneNet,并对其进行扩展,以检测这些以前不受支持的车道拓扑。我们的输出表示是一种无锚、半本地瓦...
受卷积神经网络(CNNs)最近在单目深度估计方面的成功启发[20],本文提出的解决方案3D LaneNet是一个执行3D车道检测的深CNN。该网络经过端到端的训练,在每个纵向路段输出,在摄像机坐标系下,车道通过路段及其三维曲线的可信度。本文的方法如图1所示。 本文的直接单发方法避免了现有方法中使用的后处理,如聚类和异常值拒绝...
3D-LaneNet +是用于anchor free 3D车道线检测的基于摄像机的DNN方法,用于检测任意拓扑的3D车道,例如拆分,合并以及短车道和垂直车道。本文遵循先前提出的3D-LaneNet,并将其扩展成为可以检测原来不受支持的车道拓扑。我们的输出表示形式是anchor-free的半局部 tile表示形式,可将车道分解为可学习参数的简单车道段。此外,我...
内容提示: 3D-LaneNet: end-to-end 3D multiple lane detectionNoa Garnett Raf i Cohen Tomer Pe’er Roee Lahav Dan LeviGeneral Motors R&D, Israel{noa.garnett,rafi.cohen,tomer.peer,roee.lahav,dan.levi}@gm.comAbstractWe introduce a network that directly predicts the 3D lay-out of lanes in a ...
3D-LaneNet 论文地址:https://arxiv.org/abs/2003.05257 3D-LaneNet是一种用于带不确定性估计的3D车道线检测。该方法基于半局部BEV(鸟瞰视角)的网格表示形式,其将车道线分解为简单车道线段。该方法结合了线段学习的参数化模型和聚类线段成为全车道线的深度特征嵌入。这种结合可以将该方法推广到复杂的车道拓扑结构、曲...
To address these challenges, we propose a DFT-3DLaneNet model that uses a dual-frequency domain enhancement 3D unified deformable attention for monocular 3D lane detection. The model utilizes a learnable filter radius to extract dynamic high-frequency and low-frequency features, enhancing both the ...
In autonomous driving, 3D lane detection using a monocular camera presents significant challenges. In complex driving environments, spatial-domain image features may have certain limitations. To address these challenges, we propose a DFT-3DLaneNet model that uses a dual-frequency domain enhancement 3D ...