3D LaneNet的整体网络结构如下图所示,可以看到上下两个通道,上面的通道提取原始输入的前视图特征,最终预测相机的俯仰角θ给到SIPM进行后续的前视图特征到俯视图特征的转换。下面的通道接收各个尺度下的由前视图特征转换来的俯视图特征,并不断提取俯视图特征,最终输出3D车道线相关数据的预测。 图1 3D LaneNet网络结构图...
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...
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...
Our network architecture, 3D-LaneNet, applies two new concepts: intra-network inverse-perspective mapping (IPM) and anchor-based lane representation. The intra-network IPM projection facilitates a dual-representation information flow in both regular image-view and top-view. An anchor-per-column ...
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...
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 ...
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 ...
Compared to 3D-LaneNet, the proposed Gen-LaneNet drastically reduces the amount of 3D lane labels required to achieve a robust solution in real-world application. Moreover, we release a new synthetic dataset and its construction strategy to encourage the development and evaluation of 3D lane ...
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...