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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...
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...
车道线检测之lanelines-detection githubNOTE:本文只介绍了基本的车道线检测方法,预测曲率及车辆位置的车道线检测请戳:无人驾驶之高级车道线检测-AdvanceLane_finding_release 前言 本次博客主要分享Udacity自动驾驶纳米学位的第一个项目,车道线检测算法模型的实现。 本项目主要实现以下几个功能: 在一张图片上检测出车道...
Github上有很多基于传统方法的开源工程,基本都与Udacity的教学内容类似,这儿推荐初涉该领域的人首先看Caltech机构于2008年发表的一篇上古paper。 Real time Detection of Lane Markers in Urban Streetsarxiv.org/abs/1411.7113v1 以下是该工作的主页,里面涵盖了source code、paper、datasets等相关的资料。
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 模型信息Inputs --- name:input tensor:Float[1, 3, 320, 1600] --- Outputs --- name:loc_row ...
https://github.com/davidawad/Lane-Detection https://github.com/yang1688899/CarND-Advanced-Lane-Lines https://github.com/SeokjuLee/VPGNet https://github.com/mvirgo/MLND-Capstone:Lane Detection with Deep Learning https://github.com/galenballew/SDC-Lane-and-Vehicle-Detection-Tracking ...
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...
论文代码:[GitHub](https://github. com/cardwing/Codes-for-Lane-Detection) 这篇论文用于检测车道线,作者提出Self Attention Distillation(SAD)模块,可用于现有任何网络结构,提升检测效果但不增加inference time。在模型ENet-SAD上的结果,与现有方法有可比性,但是参数量小于1/20,并且速度快于20倍。
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...