三. 实验结果 CLRNet在tusimple、culane、llamas三个数据集取得sota效果,如下表为culane结果,速度性能采用TensorRT测试,不是在pytorch里测试的,这个会快很多。而且TensorRT里实现grid-sample这个算子不容易做,缺乏TensorRT经验的同学了解就好 四. 总结 CLRNet结合high-level跟low-level特征,提出Refinement的操作进行优化,然...
并且在港口、城市道路等真实场景中,车道线经常存在破损、被遮挡等情况。 为此,文章提出了跨层优化网络(CLRNet),首先检测具有高级语义特征的车道,然后基于低级特征进行细化,充分利用车道检测中的高级和低级特征。提出了ROIGather来收集全局上下文信息,进一步增强了车道的特征表示。此外,设计了整体维度的Lane IoU loss来约束...
IoU计算示例,以LineIoU和LaneIoU在车道A和车道B之间的计算为例,wlane、wCLRNet和虚线矩形内的wour分别表示车道宽度、常量宽度和角度感知宽度。 3. 具体原理是什么? CLRerNet网络概述。主干网络(ResNet和DLA)和上采样网络提取输入图像的空间维度为( 1/8、1/16、1/32)的多级特征图。初始anchor由Na个可学习的...
CLRNet对车道线预测在row-wise进行IoU扩展。也就是计算在一定列范围内的重叠度，示意图如上图所示，具...
创新点包括：采用coarse-to-fine策略，高层特征用于粗略定位，低层特征则进行精细调整；引入RoIGather模块，解决遮挡情况下获取全局信息的问题；并引入Line IoU loss，以整体视角优化车道线预测。文章还展示了CLRNet的整体结构，包括Refinement模块借鉴FPN和Cascade RCNN，以及RoIGather模块和Loss函数的设计。在...
Tusimple上，SRLane达到了最快的速度，比CLRNet快2.2倍，比FOLOLane快11.1倍。同时，SRLane保持了高...
在CondLaneNet提出的工作中,引入了一种依赖于条件卷积和基于行Anchor的公式的条件车道线检测策略。该方法包括首先识别车道线的起点,然后基于行Anchor执行车道线检测。 在CLRNet中,他们使用了一种称为跨层优化网络的新型网络,该网络利用了全局和局部特征。它使用一个名为ROI Gather的模块来检测具有高语义特征的车道,然...
一个用于回归,输出一个L长度和72个x的偏移。 NMS后处理 计算两x公共范围里的点的距离,用这个距离对网络预测的车道线进行NMS操作。在训练时正负样本的定义也是根据anchor和GT的这个距离来定义,大于多少的为负样本,小于多少的为正样本。 4.CLRNet
HybridNets:多任务端到端感知网络 目标检测+可行驶区域+车道线检测, 视频播放量 931、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 0、收藏人数 5、转发人数 2, 视频作者 暧昧的呆呆猫, 作者简介 一个做自动驾驶感知的码农,独角兽实习生,相关视频:CVPR2022车道线检测SOTA工作CLRNet在
[学习笔记][车道线检测]-CLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detection-CVPR2022 这是飞步科技出品的一篇车道线检测论文。个人感觉工作做的很惊艳,论文写的一般般! 从论文角度看,给我的感觉就是“很简单嘛”。但我以及一些同行尝试按照论文复现方法的时候,才发现细节很多,论文没讲清楚。当我看到作者...