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论文地址: https://arxiv.org/pdf/2011.01535.pdf
代码: 暂无
来源: 通用汽车
论文名称:3D-LaneNet+: Anchor Free Lane Detection using a Semi-Local Representation
原文作者:Netalee Efrat
内容提要
3D-LaneNet +是用于anchor free 3D车道线检测的基于摄像机的DNN方法,用于检测任意拓扑的3D车道,例如拆分,合并以及短车道和垂直车道。本文遵循先前提出的3D-LaneNet,并将其扩展成为可以检测原来不受支持的车道拓扑。我们的输出表示形式是anchor-free的半局部 tile表示形式,可将车道分解为可学习参数的简单车道段。此外,我们了解到每个车道实例的特征嵌入功能,使得局部检测到的路段具有全局连通性,从而形成完整的3D车道。该组合使3D-LaneNet +可以避免像原始3D-LaneNet那样,使用车道anchor,非极大值抑制和车道模型拟合。本文使用合成数据和真实数据演示了3D-LaneNet +的性能。结果表明,相对于原始的3D-LaneNet,其显著改进可归因于对复杂车道拓扑,曲率和曲面几何形状的更好泛化能力。
主要框架及实验结果
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