Miniebin的博客

以下是一些数据库经常用在自动驾驶的道路线检测以及相关的神经网络结构，以及相关的文章和GitHub，我会把连接放在底下：TuSimple链接：https://paperswithcode.com/sota/lane-detection-on-tusimple数据库连接：https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3CULane数据库连接：https://github.com/XingangPan/SCNN3.ApolloSc

因为之前研究了下图像分割的评分指标， 主要应用在道路线检测方面上pixel accurancy (像素准确性）IoU (Intersection over Union)Mean IoUF1 score在解释以上的评价指标之前， 我们需要先了解混淆矩阵， 因为以上的评价指标是跟混淆矩阵有关， 或者可以说是由混淆矩阵引出。混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。 [