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FastDraw—FastDraw:AddressingtheLongTailofLaneDetectionbyAdaptingaSequentialPredictionNetwork.CVPR,2019.PolyLaneNet—PolyLaneNet:LaneEstimationviaDeepPolynomialRegression.ICPR,2020.5评价指标两个当前主流数据集TuSimple和CULane采用不用的评价指标。
FastDraw—FastDraw:AddressingtheLongTailofLaneDetectionbyAdaptingaSequentialPredictionNetwork.CVPR,2019.PolyLaneNet—PolyLaneNet:LaneEstimationviaDeepPolynomialRegression.ICPR,2020.5评价指标两个当前主流数据集TuSimple
PolyLaneNetLaneEstimationviaDeepPolynomialRegression多元网络:通过深度多项式回归的车道估计Abstract自主驾驶取得巨大进步的主要因素之一是深度学习的出现。对于更安全的自动驾驶车辆，车道检测是尚未完全解决的问题之一。由于该...
作为计算机视觉领域三大顶会之一，CVPR2019（2019.6.16~6.19在美国洛杉矶举办）被CVers重点关注。目前CVPR2019接收结果已经出来啦，相关报道：1300篇！CVPR2019接收结果公布，你中了吗？开设此帖希望可以实时…
cvpr2019acceptedpaperstitle（官方分类，需科学前往）Github论文汇总链接（欢迎star)论文PDF下载（更新中，提取码：osvy）论文解读汇总目录：(也欢迎大家推荐自己的CVPR2019文章，以下篇幅较大，分类如有错误欢迎留言指出和补充谢谢...
2、polyLaneNet.利用多项式进行道路建模（图中所示多项式系数a，每一条车道线有4个系数，即为3阶多项式）。.s为纵向方向车道线距图像底部的最小距离，h为纵向方向车道线距图像底部的最大距离（所有车道线共享一个h），c为车道线的置信度。.预测网络...
CVPR2019论文合集
CVPR2019|论文分类汇总（190611更新）,极市视觉算法开发者社区,旨在为视觉算法开发者提供高质量视觉前沿学术理论,技术干货分享,结识同业伙伴,协同翻译国外视觉算法干货,分享视觉算法应用…
PolyLaneNet期望从前视车辆摄像头中获取输入图像，并为每个图像输出Mmax车道线候选标记（表示为多项式）以及水平线的垂直位置，这有助于定义车道线标记的上限。PolyLaneNet的体系结构包括一个主干网络（用于特征提取），该主干网络附加有一个全连接层，具有Mmax+1个输出。
J.Philion,“FastDraw:AddressingtheLongTailofLaneDetectionbyAdaptingaSequentialPredictionNetwork,”inProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2019,pp.11582–11591.
FastDraw—FastDraw:AddressingtheLongTailofLaneDetectionbyAdaptingaSequentialPredictionNetwork.CVPR,2019.PolyLaneNet—PolyLaneNet:LaneEstimationviaDeepPolynomialRegression.ICPR,2020.5评价指标两个当前主流数据集TuSimple和CULane采用不用的评价指标。
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PolyLaneNetLaneEstimationviaDeepPolynomialRegression多元网络:通过深度多项式回归的车道估计Abstract自主驾驶取得巨大进步的主要因素之一是深度学习的出现。对于更安全的自动驾驶车辆，车道检测是尚未完全解决的问题之一。由于该...
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PolyLaneNet期望从前视车辆摄像头中获取输入图像，并为每个图像输出Mmax车道线候选标记（表示为多项式）以及水平线的垂直位置，这有助于定义车道线标记的上限。PolyLaneNet的体系结构包括一个主干网络（用于特征提取），该主干网络附加有一个全连接层，具有Mmax+1个输出。
J.Philion,“FastDraw:AddressingtheLongTailofLaneDetectionbyAdaptingaSequentialPredictionNetwork,”inProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2019,pp.11582–11591.
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