《Robust Lane Detection From Continuous Driving Scenes Using Deep Neural Networks》笔记

最新推荐文章于 2023-12-03 09:59:22 发布
原创 最新推荐文章于 2023-12-03 09:59:22 发布 · 808 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #人工智能 #自动驾驶 #视觉检测

本文提出了一种结合CNN和RNN的混合神经网络架构，用于从连续驾驶场景中进行车道检测。利用编码器-解码器结构，结合双层ConvLSTM，该方法能有效处理时间序列数据，实现对车道线的准确预测。实验表明，该方法在准确度和鲁棒性上均优于传统方法，尤其在复杂环境和不同车速下表现突出。
最低0.47元/天 解锁文章
深度学习方法实现车道线分割之二(自动驾驶车道线分割)
xiao__run的博客
01-15 1万+
1 原理 车道线检测是无人车系统里感知模块的重要组成部分。利用视觉算法的车道线检测解决方案是一种较为常见解决方案。视觉检测方案主要基于图像算法,检测出图片中行车道路的车道线标志区域。 高速公路上的车道线检测是一项具有挑战性的任务,由于车道线标志的种类繁多,车辆拥挤造成车道线标志区域被遮挡,车道线可能有腐蚀磨损的情况,以及天气等因素都能给车道线检测任务带来不小的挑战。过去,大部分车道线检测算法基本是...
使用深度神经网络从连续驾驶场景中进行健壮的车道检测 Robust Lane Detection from Continuous Driving Scenes Using Deep Neural Net
Wincher's blog
05-17 987
摘要 大多数方法着重于从单帧图像检测车道，并且在处理某些极差的情况（例如重影，严重的标记退化，严重的车辆遮挡等）时，通常会导致性能不令人满意。 实际上，车道是道路上的连续线结构。 因此，可以通过合并先前帧的信息来潜在地推断出在一个当前帧中不能准确检测到的车道。 引言 有挑战场景的车道检测效果如图1所示。 更精确地，即使该车道可能遭受由阴影，污点和遮挡所带来的损坏或退化，也可以通过使用多个先前的帧来预测当前车道中的车道。 这促使我们通过使用连续驾驶场景的图像来研究车道检测。 本文提出了一种混合深度神经网络，
＜论文复现＞convlstm+uet车道线检测pytorch
qq_30558045的博客
04-16 4238
convlstm+uet车道线检测pytorch
[车道线检测论文学习] Robust Lane Detection from Continuous Driving Scenes Using Deep Neural Networks
Holeung blog
04-30 1726
车道线检测 Robust Lane Detection from Continuous Driving Scenes Using Deep Neural Networks Abstract Architecture Experiment
目标检测 | Robust Lane Detection from Continuous Driving Scenes Using Deep Neural Network 算法笔记
xiao_lxl的专栏
03-26 3767
会议：IEEE, SEP.2018 标题：《 Robust Lane Detection from Continuous Driving Scenes Using Deep Neural Networks 》 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.02193.pdf 代码链接：– 摘要 在无人驾驶和辅助驾驶系统中，车道线检测是一个很重要的模块。近年来，提出了很多复杂的车道...
【SLAM论文】《使用DNN在连续驾驶场景中进行稳健车道检测的方法》学习笔记
王博（Kings）的博客
08-09 2357
目录 Robust Lane Detection from Continuous Driving Scenes Using Deep Neural Networks 1. 摘要 2. 主要贡献 3. 算法流程 3.1 网络概述 3.2 网络设计 3.2.1 LSTM网络 3.2.2 编码-解码网络 3.2.3 网络训练 4. 结果展示 4.1 数据集 4.2 实现细节 ...
Quality Robust Mixtures of Deep Neural Networks.pptx
03-27
在【Quality Robust Mixtures of Deep Neural Networks】的研究中，作者探讨了深度神经网络（DNNs）在处理失真图像时的局限性和改进策略。 深度神经网络在高质量图像上的分类效果通常出色，但在低质量或有失真的...
[论文阅读笔记58]Learning from Noisy Labels with Deep Neural Networks：A Survey
ld326的专栏
08-28 5945
1.题目 Learning from Noisy Labels with Deep Neural Networks: A Survey 作者团队：韩国科学技术院（KAIST） Song H , Kim M , Park D , et al. Learning from Noisy Labels with Deep Neural Networks: A Survey. 2020. 2. 摘要 重述问题：从监督学习的角度来描述使用标签噪声学习的问题； 方法回顾：对57种最先进的鲁棒训练方法进行了全
论文解读--Robust lane detection and tracking with Ransac and Kalman filter
奔袭的算法工程师
12-03 1893
在之前的一篇论文中，我们描述了一种使用霍夫变换和迭代匹配滤波器的简单的车道检测方法[1]。本文扩展了这项工作，通过结合逆透视映射来创建道路的鸟瞰视图，应用随机样本共识来帮助消除由于道路噪声和伪影造成的异常值，以及一个卡尔曼滤波器来帮助平滑车道跟踪器的输出。
【图像分割】Unet-ConvLstm利用时序信息进行视频分割
qq_44747572的博客
12-02 5043
使用单帧标注，对视频进行分割。利用时间维度信息来推断空间信息。将传统FCN转化成时间-空间FCN。通过FCN语义分割网络，对时间信息建模。框架：通常将FCN+Lstm进行结合，对时间信息进行建模。一般学习时间信息的Lstm是将CHW的特征进行一维展品。这会导致空间信息的丢失。因此通过使用ConVLSTM可以保存维度不变。对CityScapes的每个数据选取30帧，其中，仅第20帧具有相对应的标签。训练输入：输入四幅连续的图像（第14、16、18、20帧），其中第20帧含有标签。
Deecamp深度学习降水预测总结
fzl的博客
09-19 1万+
先做个广告 https://mp.weixin.qq.com/s/fHgaCpReeZnwdn-F92Woog 欢迎关注这个公众号 MeteoAI ，一群有才华、有理想的年轻人的交流平台。 正文： Deecamp 夏令营是创新工场举办的面向在校学生的 AI 夏令营，时长为 4 周左右。第 1 周主要为上课。上课老师包括来自产业界和学界的李开复、吴恩达、周志华、张潼、 孙剑、俞扬等老师，主讲内容包括...
[深度学习] 车道线检测调研(lane detection)
Holeung blog
04-19 1万+
背景 车道线检测作为自动驾驶领域的常规工作，在深度学习的浪潮中又有了很大的进步，在此分享我所做的调研工作，部分为ppt截图，为了方便请谅解。 车道线检测工作的局限性 如上图所示，车道线检测工作的baseline并不明确，不同的方法与不同的场景应用都有各自的局限性。例如： 输出类型：mask掩码/点集/矢量线条 实例化：每个车道线是否形成实例 分类：是否对车道线进行了分类（单白、双黄等） 提前定义...
视频异常检测——Robust Anomaly Detection in Videos Using Multilevel Representations
shaoyue1234的专栏
03-28 1506
文章 Robust Anomaly Detection in Videos Using Multilevel Representations,AAAI,2019 资源 github video 问题描述 底层次的特征存在问题 思想 用高层次的特征和低层次的特征结合，提高鲁棒性，解决低层次特征的问题 贡献 提出了MLAD（multi-level anomaly detection） 利用DA...
车道线检测--Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach
AI小作坊 的博客
04-26 2699
Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach In IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV’18) https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection 以前的CNN网络将所有的车道线检测出来，没做区分，需...
车道线分割效果对比
lanyuxuan100的博客
05-02 2590
run_2_lane_20170501.sh 对应的权重比例：60：1run_2_lane_20170502.sh 对应的权重比例：1：1 run_2_lane_20170503.sh 对应的权重比例：200：1 综上可见使用1:1的权重比例比其他倾向于车道线的权重比例效果更佳。 但是，是否可以再增加背景的权重比例呢？
深度学习检测车道线(一)
热门推荐
qq_27546529的博客
01-19 2万+
最近在用深度学习的方法进行车道线检测，现总结如下： 目前，对于车道线检测的方法主要分为两大类，一是基于传统机器视觉的方法，二是基于深度学习大方法。 一、基于传统机器视觉的方法 1. 边缘检测+霍夫变换 方法流程：彩色图像转灰度，模糊处理，边缘检测，霍夫变换 这种方法一般能够检测出简单场景下的车辆目前行驶的两条车道线，以及偶尔的相邻车道（依赖前视相机的角度）。该方法可以利用霍夫变换的结果（线的斜率）...
车道线检测
Cuibaby的博客
12-29 3497
近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结。 1. 任务需求分析 1.1 问题分析 针对车道线检测任务，需要明确的问题包括： （1）如何对车道线建模，即用什么方式来表示车道线。 从应用的角度来说，最终需要的是车道线在世界坐标系下的方程。而神经网络更适合提取图像层面的特征，直接回归方程参数不是不可能，但限制太多。 由此，网络推理输出和最终结果之间存在一个Gap，需要相对复杂的后处理去解决。 （2）网络推理做到哪一步。 人在开车时观察车道线，会同时关注两方面信息： 绘制在路面上的车道线标识本身 通过车...
实时车道检测--A Novel Vision-Based Framework for Real-Time Lane Detection and Tracking
AI小作坊 的博客
05-05 1193
A Novel Vision-Based Framework for Real-Time Lane Detection and Tracking SAE Technical Paper 2019-01-0690, 2019 本文提出将传统方法和 CNN结合起来实现实时车道检测 基于传统算法的车道检测方法依赖于strict assumptions ，只能在有限的场景中可以正常工作，速度快 基于CNN...
Adaptive Normalized Risk-Averting Training for Deep Neural Networks
04-01
Adaptive Normalized Risk-Averting Training (ANRAT) is a method for training deep neural networks that aims to improve the robustness and generalization of the model. The main idea behind ANRAT is to incorporate risk aversion into the training process, which encourages the model to make more conservative predictions that are less likely to result in high losses. ANRAT achieves this by introducing a penalty term into the loss function that penalizes the model for making risky predictions. The penalty term is based on the normalized risk, which is a measure of the expected loss associated with a particular prediction. During training, ANRAT adapts the penalty term based on the current state of the model. Specifically, the penalty term is increased if the model is making risky predictions, and decreased if the model is making more conservative predictions. This adaptive approach helps the model to learn to balance between making accurate predictions and avoiding risky predictions. ANRAT has been shown to improve the robustness and generalization of deep neural networks across a range of tasks, including image classification and natural language processing. It has also been shown to be effective in mitigating the effects of adversarial attacks. Overall, ANRAT is a promising approach for training deep neural networks that takes into account the risk associated with different predictions and encourages the model to make more conservative and robust predictions.
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值