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这是一种端到端的车道线检测方法,包含 LanNet + H-Net 两个网络模型。
LanNet 是一种多任务模型,它将 实例分割 任务拆解成“语义分割”和“对像素进行向量表示”,然后将两个分支的结果进行聚类,得到实例分割的结果。
H-Net 是个小网络,负责预测变换矩阵 H,使用转换矩阵 H 对同属一条车道线的所有像素点进行重新建模。即:学习给定输入图像的透视变换参数,该透视变换能够对坡度道路上的车道线进行良好地拟合。
整体的网络结构如下:
论文地址:Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach
开源数据集TuSimple:https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3
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