qq_41590635的博客

YOLOPv2，推荐！

车道线检测GANET: A Keypoint-based Global Association Network for Lane Detection

nuscenes数据集3D MOT demo，端到端的目标检测和跟踪，检测跟踪联合框架

车道线检测2022新工作整理，2D、3D都有

多相机多目标跟踪

车道线检测新SOTA，CVPR2022

车道线检测、自动驾驶！

今天给大家分享一篇小汤前同事在分割方向的近期新工作BEVSegFormer，论文已经上传在arXiv上，完整题目是"BEVSegFormer: Bird’s Eye View Semantic Segmentation From Arbitrary Camera Rigs"。论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.04050。文章作者除了“Zhangjie Fu”小汤不认识之外，其他都是我在纽劢科技Nullmax 实习期间的同事。关于纽劢科技的介绍可以看下面文章：（点击进入）

多目标跟踪MOT未来研究方向讨论

车道线检测综述及近期新工作——为ADAS、自动驾驶服务。0 前言近期刚入门车道线检测任务，做了一点调研和整理，算是有了一点了解。发现目前车道线相关的资料还比较少，所以决定将部分整理的内容分享出来，希望可以给同样的新人一点帮助。（部分内容来自网页搜集，表示感谢，如有侵权，联系删除）1 问题定义如上图所示，车道线检测任务就是对当前行驶道路的车道线进行检测，给出自车道及左右两侧至少各一个车道的相关信息，如车道的ID、方向、曲率、类型（虚线、实线、黄线、白线等）、宽度、长度、速度等信息，并进行可视化输出。

arXiv 注册流程介绍——详细图解arXiv是一个免费的分发服务和一个开放存取的档案库，每天都有新文章上传，目前共有180多万篇学术文章，涉及物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。一般情况下，很多科研人员希望自己的研究成果能第一时间被大家知道，就会选择将文章初稿分享出来。所以，很多文章，没发表之前都在ArxiV挂上了。一方面希望更多的人关心这篇文章的工作，另一方也声明自己是第一个做出来的人，毕竟很可能同样的工作也有其他人正在或将要做。下面分享一

RuntimeError: No such operator torchvision::nms 问题解决方法：最近在学习YoloV5，跑了代码，训练的时候没有问题，在测试的时候报错如下：网上搜了一下，发现很多人遇到过这个问题，尤其是在跑Yolov4和Yolov5等对pytorch版本要求比较高的代码。但是解决方案说的大都是pytorch和torchvision的版本不匹配，让升级torchvision版本，或者重新安装pytorch。但是因为pytorch较大，每次安装比较麻烦，且另一种简单升级to

PBRNet：Progressive Boundary Refinement Network for Temporal Action DetectionAAAI 2020 中国科学技术大学欢迎感兴趣的朋友关注公。众号StrongerTang更多交流讨论，相互学习！1 摘要由于动作边界的模糊性，时序动作检测是一项具有挑战性的任务。为了解决这一问题，本文提出了一种端到端渐进边界细化网络（PBR...

转自BSN作者林天威知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39327364，用于学习交流。前言这篇笔记主要介绍我们录用于ECCV 2018上的论文: “BSN: Boundary-Sensitive Network for Temporal Action Proposal Generation”。这篇论文主要针对时序动作提名生成(temporal action pr...

1 前言谈到深度学习框架，就不得不谈TensorFlow 和 PyTorch 。目前来看，TensorFlow 和 PyTorch 框架是业界使用最为广泛的两个深度学习框架， TensorFlow在工业界拥有完备的解决方案和用户基础，PyTorch 得益于其精简灵活的接口 设计，可以快速设计调试网络模型，在学术界获得好评如潮。据统计，在 2017 年，深度学习顶会中使用 PyTorch 的论文...

这篇是2018CVPR的文章，论文下载链接: http://cn.arxiv.org/pdf/1804.07667.pdf1 背景1.1 Faster R-CNN vs TAL-Net得益于Faster R-CNN 在目标检测领域的巨大成功，自然想讲Faster R-CNN 应用于视频时序动作检测。思路是直接把anchor、proposals、pooling全变成了对1-D时间维度的处理...

深度学习主流框架介绍(PyTorch、TensorFlow、Keras、Caffe、Theano、MXNET)1.TheanoTheano是最早的深度学习框架之一，由 Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow 等人开发，是一个基于 Python 语言、定位底层运算的计算库，Theano 同时支持 GPU 和 CPU 运算。由于 Theano 开发效率较低，模型编译时间较长，...