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 CULane:CULane是用于行车道检测学术研究的大规模具有挑战性的数据集。它由安装在六辆由北京不同驾驶员驾驶的不同车辆上的摄像机收集。收集了超过55小时...
(五十九)通俗易懂理解——UFLD超快车道线检测原理 Ultra-Fast-Lane-Detection超快的车道线检测,实际应用中速度比较快,能够达到快速落地的效果。 如果想直接实战,请看: 梦里寻梦:(二十三)实践出真知——Ultra-Fast-Lane-Detection车道线模型训练自己数据集24 赞同 · 43 评论文章 前言 车道线检测是自动驾驶中的一...
本次介绍一个快速高效的车道线检测模型 Ultra-Fast-Lane-Detection 其轻量级的版本可以在接近 SOTA 的性能情况下达到 300+ FPS(Base GTX1080Ti)的检测速度 并使用官方提供的预训练模型在 Paddle 框架上实现模型的推理预测 效果展示 官方演示效果: 本项目实测效果: 项目说明 本项目参考官方开源项目【cfzd/Ultra-...
轻量级版本甚至可以达到每秒300帧以上(FPS)。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...
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 ...
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...
1、<<Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection>> 2、<<PolyLaneNet: Lane Estimation via Deep Polynomial Regression>> 相应代码 https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection https://github.com/lucastabelini/PolyLaneNet 数据集 1、Ultra Fast Lane Detection ...
使用Paddle 2.0 版本实现 Ultra-Fast-Lane-Detection 车道线检测模型的推理预测。 - 飞桨AI Studio
【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。另外还把 v1 和 yolov4 合并实现...
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 ...