该方法摒弃了3D车道线检测方法中常用的BEV检测范式,通过定义3D空间中的Anchor对车道线进行结构化建模,并将其投影至2D图像特征上采样特征,从而达到直接由2D图像特征回归3D车道线坐标的目的。这种投影-采样的方式具有较好的扩展性,可以扩展至多阶段车道线回归、多帧车道线特征融合等更复杂的检测框架。此外,论文中还提出等...
The 1st-place Solution for CVPR 2023 OpenLane Topology in Autonomous Driving Challenge 本报告展示了自动驾驶挑战赛中OpenLane拓扑的第一名解决方案,考虑到拓扑推理是基于中心线检测和交通元素检测的,作者…
由毫末智行人工智能中心技术团队提交的《BEV-LaneDet: a Simple and Effective 3D Lane Detection Baseline(一种简单有效的3D车道线检测方法)》论文成功入选CVPR2023
@@ -74,6 +74,7 @@ CVPR2023 decisions are now available on OpenReview! This year, wereceived a reco - [三维重建(3D Reconstruction)](#3D-Reconstruction) - [深度估计(Depth Estimation)](#Depth-Estimation) - [轨迹预测(Trajectory Prediction)](#TP) - [车道线检测(Lane Detection)](#Lane-...
国内自动驾驶公司毫末智行旗下人工智能中心技术团队提交的《BEV-LaneDet: a Simple and Effective 3D Lane Detection Baseline(一种简单有效的3D车道线检测方法)》论文成功入选CVPR2023。 毫末新研究要解决什么问题? 3D车道检测作为自动驾驶领域的热门话题,在车辆路径选择中起着至关重要的作用。在以往,相关技术往往由于...
2月28日,一年一度的计算机视觉顶会CVPR 2023放榜。由毫末智行人工智能中心技术团队提交的《BEV-LaneDet: a Simple and Effective 3D Lane Detection Baseline(一种简单有效的3D车道线检测方法)》论文成功入选CVPR2023。 计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,简称:CVPR)...
CVPR2023 paper list已经出来了,有很多优秀的工作,这里和大家分享下,主要关于自动驾驶领域,包括BEV、3D检测、语义分割、2D检测、端到端、车道线等方向。 3D目标检测 DynStatF: An Efficient Feature Fusion Strategy for LiDAR 3D Object Detection. Density-Insensitive Unsupervised Domain Adaption on 3D Object Detect...