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-Code:https://github.com/tusen-ai/Anchor3DLane **BEV-LaneDet: An Efficient 3D Lane Detection Based on Virtual Camera via Key-Points** -Paper:https://arxiv.org/abs/2210.06006v3 -Code:https://github.com/gigo-team/bev_lane_det #图像描述(Image Captioning) Expand...
代码链接:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2 现代的方法主要把车道线检测看作像素级的分割问题,这导致效率问题以及遮挡和极端光照条件场景等问题变得很难解决。受人类感知的启发,严重遮挡和极端光照条件下的车道线识别主要基于上下文和全局信息。基于这一观察结果,我们提出了一种新颖、简单、有效的...
github地址:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2 Ultra Fast Deep Lane Detection With Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification (TPAMI 2022) 效果 项目 模型信息 Inputs --- name:input tensor:Float[1, 3, 320, 1600] --- Outputs --- name:loc_row tensor:Float[1, 200, 72,...
tusimple benchmark ground truth · Issue #3 · TuSimple/tusimple-benchmarkgithub.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3 Overview 文章做法是将lane detection转化为instance segmentation问题,通过LaneNet网络提取出每条线的实例,再通过HNet输出一个转换矩阵H,将车道线的点坐标通过矩阵H转换后,用最小二乘法...
https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection https://github.com/lucastabelini/PolyLaneNet 数据集 1、Ultra Fast Lane Detection 将pixel分割转换为grid分类的问题。对H*W的图像划分成h*(w+1)的网格,分割时需要处理H*W个点的进行分类,类别数目(C+1);现在只需要处理h*C个点的分类,类别数目(w+1...
车道线检测算法通常分为两种类型:一种是基于基于视觉特征来做语义分割或者实例分割,例如LaneNet和SCNN;另一种是通过视觉特征来预测车道线所在位置的点,以此来解决no-visual-clue问题的模型,比如本文提到的Ultra-Fast-Lane-Detection。 offical github:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection ...
The code and model are publicly available at: https://github.com/JinheeKIM94/Direction-aware_lane_detectiondoi:10.1007/s11042-022-12541-8Kim, JinheeThe Department of Electrical and Electronics Engineering, Konkuk University, Seoul, Republic of KoreaKim, Wonjun...
车道线检测算法通常分为两种类型：一种是基于基于视觉特征来做语义分割或者实例分割，例如 LaneNet 和 SCNN ；另一种是通过视觉特征来预测车道线所在位置的点，以此来解决 no-visual-clue 问题的模型，比如本文提到的 Ultra-Fast-Lane-Detection 。offical github ： https://github.com/cfzd/Ultra-Fast...
作者在github上已经给出了开源库。要求先设置configs下的py,我选了culane数据集(比较大,大概50多个G),因此修改了culane.py。 需要注意的是,culane数据集有黑夜的数据集,但貌似没有特殊天气的数据。 如果要使用tusimple数据集,要使用scripts下的convert_tusimple.py生成train_gt.txt。(运行时记得加 设置--root E:...