LaneNet评价指标有: 准确率(Accuracy)。 混淆矩阵(Confusion Matrix)。 精确率(Precision)。 召回率(Recall)。 平均正确率(AP)。 mean Average Precision(mAP)。 交并比-IOU(IoU)。 ROC + AUC。 非极大值抑制(NMS)。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 |...
\mathrm{H}=\left[\begin{array}{lll}{a} & {b} & {c} \\ {0} & {d} & {e} \\ {0} & {f} & {1}\end{array}\right] 置零以强制执行约束,即水平线在变换下保持水平。 curve fitting 在通过车道像素P拟合曲线之前,使用H-Net输出的变换矩阵对车道线像素进行变换。给定车道像素 {p_i} =...
\mathrm{H}=\left[\begin{array}{lll}{a} & {b} & {c} \\ {0} & {d} & {e} \\ {0} & {f} & {1}\end{array}\right] 置零以强制执行约束,即水平线在变换下保持水平。 curve fitting 在通过车道像素P拟合曲线之前,使用H-Net输出的变换矩阵对车道线像素进行变换。给定车道像素 {p_i} =...
Gen-LaneNet是一个用于车道线检测的深度学习模型。它是基于卷积神经网络(CNN)的一种架构,旨在识别和预测道路上的车道线。通俗来讲,Gen-LaneNet可以帮助自动驾驶汽车或辅助驾驶系统识别道路上的车道线,从而更好地理解车辆所处的位置和道路的结构。 这个模型的工作原理是通过对道路图像进行分析和处理,从中提取出车道线的...
PolyLaneNet是一个用于道路实例分割的深度学习模型,其结构设计旨在有效地检测和分割复杂场景中的车道线。PolyLaneNet是一个基于神经网络的模型,它采用了多个技术和层次结构来实现高精度的车道线检测和分割。以下是PolyLaneNet模型结构的详细介绍: 1.前端特征提取器 PolyLaneNet的前端特征提取器通常采用骨干网络,例如ResNet、...