[车道线检测论文学习]SCNN-Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding

最新推荐文章于 2023-03-17 11:58:53 发布
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分类专栏： 计算机视觉 文章标签： 深度学习 计算机视觉 车道线检测 自动驾驶 CV
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/soulmeetliang/article/details/89675403
本文研究SCNN（Spatial CNN）方法在车道线检测中的应用，探讨了空间关系的建模及其优势，并展示了在城市景观数据集cityscapes上的测试效果。SCNN虽然计算量小，但其有效性有待进一步验证。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

（车道线检测）Lane Detection

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SCNN-Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding

小声BB：SCNN方法思路很简单，对网络结构的调整也不大，计算量没有太大增加，但该方法并未被广泛应用，故对该方法的有效性存疑… # 这么牛逼又有效为啥要发AAAI… 怀疑的眼神…
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关于空间关系的建模

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具体分析

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Advantage

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【论文解读】Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding（车道线检测SCNN）
weixin_39592328的博客
08-23 2181
Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding CNN没有充分探索其捕捉图像行和列的像素空间关系的能力，这些关系对于学习具有强形状先验但具弱外观(图像像素)连贯性的语义对象非常重要，例如交通车道，如图1（a）所示，这些交通车道经常被遮挡或甚至不涂在路面上。 在本文中，提出了Spatial CNN（SCNN），它将传统的深层...
车道线检测Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding（论文解读）
sinat_24674017的博客
07-07 1754
论文链接 https://arxiv.org/pdf/1712.06080.pdf 动机 当前基于CNN的语义分割对于图片中处于同一行或同一列的像素关系仍然有待进一步深入探索。这种像素关系的挖掘对于分割多个具有先验性的固定形状但是各个形状之间没有太大耦合性的目标是非常重要的。而车道线就是这一类目标。而目前的语义分割算法对于长条状区域和遮挡区域的分割效果不佳。 在传统的基于马尔可夫随机场或者条件随...
SCNN车道线检测--(SCNN)Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding（论文解读）...
weixin_33725272的博客
04-25 2119
Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录：AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址：SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN，在图片的行和列上做信息传递。可以有效的识别强先验结构的目标。论文提出了一个大型的车道检测数据...
【2018-AAAI】Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding
qq_273058791的博客
10-31 729
提出面向RGB图像针对车道线的语义分割网络SCNN，实现行和列上的信息传递发布车道线检测数据集CULane Dataset（三次样条曲线标注四条线）不足：只有四条车道线；基于语义分割；代码配置？1.分割单通道多通道都还行2.细长结构信息，可解决外显不明显问题3.有益于大目标分割结论：传递空间信息 、易集成、端到端、1st in a challenge。
CNN交通场景解析--Spatial as Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding
AI小作坊 的博客
04-25 1136
Spatial as Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding AAAI 2018 https://github.com/cardwing/Codes-for-Lane-Detection https://github.com/harryhan618/SCNN_Pytorch https://github.com/XingangPan/SC...
语义分割--(SCNN)Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding
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DFan的NoteBook
03-16 2万+
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SCNN(Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding)论文笔记
xuefengxiaoyang的博客
05-10 1873
论文地址：Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 代码：SCNN 摘要： 卷积神经网络通常是逐层堆叠的卷积操作构成，虽然有强大的特征提取能力，从像素中提取语义信息，但是跨行列提取图像的空间信息的能力并没有完全被利用。这些信息对像车道线和电线杆这种有很强的外观先验很弱的外观线索的目标是很重要的，这些目标经常会被遮...
Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding论文翻译
qq_43605229的博客
07-29 933
Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding论文翻译 Abstract摘要 Convolutional neural networks (CNNs) are usually built by stacking convolutional operations layer-by-layer. Although CNN has...
Python-Tensorflow实现SpatialAsDeepSpatialCNNforTrafficSceneUnderstandingAAAI2018
08-11
Tensorflow implementation of "Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding" (AAAI 2018)
SCNN:用于行车线检测的空间CNN（AAAI2018）
05-04
用于行车道检测的空间CNN 纸 潘新刚，石建平，罗平，王小刚，唐小鸥。 AAAI2018， 该代码是从修改的。 介绍 演示视频可。 空间CNN可以在CNN的同一层中的神经元之间进行显式且有效的空间信息传播。 在物体先验形状强的情况下（例如车道线的长而细的连续性），该功能极其有效。 VGG16 + SCNN在车道检测方面优于ResNet101。 要求 ，请按照的安装说明进行。 Matlab（用于工具/ prob2lines），版本R2014a或更高版本。 Opencv（用于工具/ lane_evaluation），版本2.4.8（以后的2.4.x也应该起作用）。 硬件：对于测试，具有3G内存的GPU就足够了。 为了进行培训，我们建议使用具有12G内存的4xGPU。 开始之前 克隆SCNN存储库 git clone https://github.com/XingangPan/SC
SCNN -Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding论文阅读+代码复现(车道线检测)
路边的石头
04-24 974
数据集 CULane: 专注四车道问题,并且障碍物另一边的车道没有进行标注 TuSimple 和 Caltech Lanes Dataset 的场景都比较简单 ,相比较来说CULane有更强的实际意义. where f is a nonlinear activation function as ReLU However, deep residual learning (He et al. 2016) has shown its capability to easy the training of very
读Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding(SCNN)和代码
ptgood的博客
07-13 615
Spatial CNN,或者SCNN 给出两篇翻译: 1.https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8940871.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 2.https://blog.youkuaiyun.com/u011974639/article/details/79580798 原文pdf地址,pytorc...
（SCNN）用于交通场景理解的空间CNN
hyd_ashely的博客
11-22 2953
SCNNAbstract介绍空间卷积神经网络车道线数据集空间CNN分析将传递信息作残差灵活性测试评估 论文地址： Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding. Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积块堆叠构建，虽然CNN有强大的特征提取能力，但现存CNN架构没有足够充分探索图像行和列上的空间关系能力。这些关系对于学习强先验形状的对象很重要，尤其是外观(图像像素)连贯性很弱。例如交通线，车道经常会被遮挡，或者压根就没在路上画
车道线检测经典论文SCNN复现
m0_63642362的博客
12-05 1473
车道线检测经典方法scnn复现，并开源车道线检测工具包pplanedet
SCNN网络理解-交通场景的理解
qq_45973897的博客
03-17 2937
空间卷积神经网络（SCNN）是香港中文大学联合商 汤科技集团有限公司在2017年发表在AAAI2018上的论文《Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding》中提出的。空间CNN主要是用来处理自动驾驶领域中感知任务中的车道线检测任务。论文实现的代码主要是从resnet修改而来。所以需要对resnet有基本的认识。SCNN可以在同一层CNN的神经元之间实现显式有效的空间信息传播。
车道线检测论文阅读：Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach
思矣远矣
07-29 4787
Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 论文链接：https://arxiv.org/abs/1802.05591 代码链接：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection (tf实现，并不完整，部分功能未实现) 因为最近的项目...
SCNN-用于时序动作定位的多阶段3D卷积网络
Will Lin的博客
03-23 1万+
注：本文首发在微信公众号-极市平台。如需转载，请联系微信Extreme-Vision这篇文章主要介绍Zheng Shou在CVPR2016上的工作”Temporal action localization in untrimmed videos via multi-stage cnns”[1]。之后会再介绍他在CVPR2017 上的新工作。首先介绍一下这篇文章要解决的问题。视频中的人体行为识别主要包
车道线检测文献解读系列(一) 基于机器视觉的高速车道标志线检测算法的研究_李晗
Zhenqiang Ying's 优快云 Blog
05-21 5810
在每个检测周期开始时,首先判断采用日间模式还是夜间模式工作。摄像机视野中的上半部分为天空背景,天空亮度可以显著区分日间和夜间环境。由于天空的颜色为蓝离,日间天空的蓝色分量饱和度最高,算法只分析彩色图像的蓝色分量"提取一块固定一的天空区域(位于图像中上部),计算区域内像素的平均亮度。若该值低于指定阈值1,且整帧图像中亮度高于200的像素点个数(因夜间车尾灯的亮度较高)超过阈值2,则采用夜间模式,否则采用日间模式。
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