实验结果显示,论文中提出的方法在车道检测任务上达到了前所未有的速度,轻量级版本的检测速度可达300+帧每秒(FPS),是先前最先进方法的4倍。 二、代码 1、代码下载地址 :https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection 或者 git clonehttps://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection.git 2、数据集准备...
这样,通过注意力蒸馏,一个浅层网络可以有与深层网络相似的表现。CurveLane-NAS引入神经体系结构搜索技术来搜索为车道线检测量身定制的分割网络。在LaneAF中,提出了以基于分割的affinity fields形式的投票检测车道线的方法。FOLOLane采用自底向上的方式,利用全局几何解码器对局部模式进行建模,实现全局结构的全局预测。 自顶...
1、论文主要工作 2、创新点 3、代码解析 3.1 数据 Ultra-Fast-Lane-Detection/data/constant.py: 存放的数据的row_anchor, 将数据重采样成height=288时的对应的row anchors ,所需要的row_anchor 数量和位置依据数据给出 Ultra-Fast-Lane-Detection/data/dataloader.py: ...
代码链接:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2. 关键词:车道线检测,混合anchor表示,anchor-driven 有序分类. 1. 介绍 车道检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)的基本组成部分,用于识别和定位道路上的车道标记。虽然...
论文解读Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection 最近阅读了ECCV2020一篇车道线检测的论文, 看完了源代码, 写下这篇博客, 希望能对其他学习的同学有所帮助。 1. Intro 车道线检测有很久远的历史, 在之前的工作中主要有以下两个流派: 比较有代表性的工作可点击下面的链接查看 ...
ultra fast lane detection提供了很好的源码,根据演示视频来看,效果似乎不赖,很有必要试一试该算法。 一、基本情况 作者知乎:超快的车道线检测 - 知乎 (zhihu.com) 简单来说,作者认为卷积层形式的输出,导致局部感受野小,很明显车道线识别需要结合全局特征来分析。而全连接层形式的输出,运用了全局特征,也就没有感受...
Ultra Fast Deep Lane Detec 【GiantPandaCV 导语】Ultra Fast Deep Lane Detection 是个比较有特点的车道线检测模型,把检测转化成分类来实现。现在出了 V2,有了几个创新点,于是又来研究一下。之前参考 Ultra Fast Deep Lane Detection V1 设计了一个全新的车道线检测网络,把模型压缩了80%,并部署使用了。另外还...
ECCV2020超快车道线检测算法——Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection论文浅读 技术标签: 计算机视觉 文章目录 前言 一、深度分割的局限性 二、目前车道线检测的难点 三、超快速车道线检测算法 1.算法定义 2.如何解决速度的问题 3.如何解决“no-visual-clue”的问题 4.总体结构图 5.算法缺点 前言 ...
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 ...
参考论文:【Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection】 感谢论文作者和官方开源项目提供的代码和预训练模型 本项目着重于加载预训练模型进行预测推理 更多与模型训练相关的代码将在未来的项目中更新 模型简介 为了更简单地建模车道线,将车道线检测定义为寻找车道线在图像中某些行的位置的集合,即基于行方向上的位...