WACV 2021 论文大盘点-智能驾驶篇
本篇为智能驾驶相关论文，含车道线检测、自动驾驶，共计 5 篇。
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下载包含这些论文的 WACV 2021 所有论文：
『WACV 2021 开幕，更偏重技术应用，附论文下载』
车道线检测
End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers
使用 Transformer 捕获道路中细长车道线特征和全局特征，所发明的车道线检测算法与以往相比，可端到端训练、参数量更少、速度更快（高达 420 fps，单 1080Ti）。
作者 | Ruijin Liu, Zejian Yuan, Tie Liu, Zhiliang Xiong
单位 | 西安交通大学；首都师范大学等
论文 | https://arxiv.org/abs/2011.04233
代码 | https://github.com/liuruijin17/LSTR
详解 | Transformer 又立功了！又快(420 fps)又好的车道线检测算法
自动驾驶
Multimodal Trajectory Predictions for Autonomous Driving Without a Detailed Prior Map
作者提出一个基于 GAN 的全新框架，解决自动驾驶中的地图没有明确表示道路规则的问题。其中 discriminator 可以区分预测的轨迹是否遵循道路规则，而 generator 可以预测遵循它的轨迹。在 trajectory errors（轨迹误差）和落在可行驶车道上的轨迹比例方面都优于最先进方法。
作者 | Atsushi Kawasaki, Akihito Seki
单位 | 日本 Toshiba
论文 |
https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2021/papers/Kawasaki_Multimodal_Trajectory_Predictions_for_Autonomous_Driving_Without_a_Detailed_Prior_WACV_2021_paper.pdf
Generalized Object Detection on Fisheye Cameras for Autonomous Driving: Dataset, Representations and Baseline
作者 | Hazem Rashed, Eslam Mohamed, Ganesh Sistu, Varun Ravi Kumar, Ciaran Eising, Ahmad El-Sallab, Senthil Yogamani
单位 | Valeo R&D等
论文 | https://arxiv.org/abs/2012.02124
Let's Get Dirty: GAN Based Data Augmentation for Camera Lens Soiling Detection in Autonomous Driving
用于自动驾驶中广角鱼眼镜头污染检测的新型基于 GAN 的数据增强技术。
作者 | Michal Uricar, Ganesh Sistu, Hazem Rashed, Antonin Vobecky, Varun Ravi Kumar, Pavel Krizek, Fabian Burger, Senthil Yogamani
单位 | Independent Researcher；Valeo等
论文 | https://arxiv.org/abs/1912.02249
SynDistNet: Self-Supervised Monocular Fisheye Camera Distance Estimation Synergized with Semantic Segmentation for Autonomous Driving
本文介绍了一种新型的多任务学习策略，以改善鱼眼和针孔相机图像的自监督单目距离估计。在 KITTI 上使用针孔模型评估了所提出的方法，在不需要外部尺度估计的情况下，实现了自监督方法中最先进的性能。
作者 | Varun Ravi Kumar, Marvin Klingner, Senthil Yogamani, Stefan Milz, Tim Fingscheidt, Patrick Maeder
单位 | Valeo DAR Kronach, Germany等
论文 | https://arxiv.org/abs/2008.04017
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编译：CV君
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