Lanenet论文解读 陈伟 感知算法工程师5 人赞同了该文章 本文是一篇2018年IEEE IV会议上的端到端车道线检测的文章,宣称可以适应变化的车道环境,并且速度可以达到50FPS(感觉聚类时间没加进去)。 文章链接:《Towards End-to-End Lane Detection an Instance Segmentation Approach》 核心思想: 采用实例分割的方式得到...
Lanenet的语义分割任务和实例分割任务共享阶段一和阶段二，并将阶段三和后面的Decoder层作为各自的分支进行训练；其中，语义分割分支的输出是单通道的图像，实例分割分支的输出是N通道的图像，N为embedding vector的维度。实例分割任务通过为每个像素初始化一个embedding向量，用更少的特征维数来表示特征。训练得...
文中提出了一种端到端的车道线检测算法,包括LaneNet和H-Net两个网络模型。其中,LaneNet是一种将语义分割和对像素进行向量表示结合起来的多任务模型,负责对图片中的车道线进行实例分割;H-Net是由卷积层和全连接层组成的网络模型,负责预测转换矩阵H,使用转换矩阵H对属于同一车道线的像素点进行回归(我的理解是对使用坐...
2020年:添加实时分割模型 BiseNetV2 作为 Lanenet 主干,新模型在单幅图像推理过程中可以达到 78 fps。可以在此处找到基于 BiseNetV2 训练的新 Lanenet 模型。 模型效果: 四、开源代码 开源代码:https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection 该开源代码是使用LaneNet深度神经网络模型,进行实时车道检测(非...
本文将对论文Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach进行解读。这篇论文是于2018年2月挂在arxiv上的。 文中提出了一种端到端的车道线检测算法,包括LaneNet和H-Net两个网络模型。其中,LaneNet是一种将语义分割和对像素进行向量表示结合起来的多任务模型,负责对图片中的车道线进行实例...