LANE

ISP：CMOS Sensor调试经验 - 点Sensor

30_10bit,1920x1080_25_10bit等2.拿到的硬件模块确认接口：Parallel(DVP)、MIPI、sub-LVDS、hiSpi等，DVP接多少位、高位对其低位对其；差分信号是多少Lane
YXFLINUX·2023-01-05 11:31

react源码解析15.scheduler&Lane

当我们在类似下面的搜索框组件进行搜索时会发现，组件分为搜索部分和搜索结果展示列表，我们期望输入框能立刻响应，结果列表可以有等待的时间，如果结果列表数据量很大，在进行渲染的时候，我们又输入了一些文字，因为用户输入事件的优先级是很高的，所以就要停止结果列表的渲染，这就引出了不同任务之间的优先级和调度Scheduler我们知道如果我们的应用占用较长的js执行时间，比如超过了设备一帧的时间，那么设备的绘制
·2023-01-05 09:00

react源码解析16.concurrent模式

concurrentmodereact17支持concurrentmode，这种模式的根本目的是为了让应用保持cpu和io的快速响应，它是一组新功能，包括Fiber、Scheduler、Lane，可以根据用户硬件性能和网络状况调整应用的响应速度
·2023-01-05 09:56

react源码解析15.scheduler&Lane

当我们在类似下面的搜索框组件进行搜索时会发现，组件分为搜索部分和搜索结果展示列表，我们期望输入框能立刻响应，结果列表可以有等待的时间，如果结果列表数据量很大，在进行渲染的时候，我们又输入了一些文字，因为用户输入事件的优先级是很高的，所以就要停止结果列表的渲染，这就引出了不同任务之间的优先级和调度Scheduler我们知道如果我们的应用占用较长的js执行时间，比如超过了设备一帧的时间，那么设备的绘制
·2023-01-05 09:56

Nvidia开源项目标分类检测、车道线检测等,针对pc主机端和nvidia-jetson边缘计算平台，实现了基于deepstream框架下的目标分类检测、车道线检测等，并配置了目标追踪

您的五星好评都是对我的支持与鼓励，还可以第一时间收到首发开源项目本项目针对pc主机端和nvidia-jetson边缘计算平台，基于deepstream框架进行加速推理搭建了yolov5、yolov7、Ultra-Fast-Lane-Det
鼾声鼾语·2023-01-03 13:50

【Argoverse 1 Motion Forecasting Dataset】轨迹预测数据集简介

Argoverse1https://www.argoverse.org/av1.html#forecasting-link目录1.数据集概述1.1数据集简介1.2数据收集方式2.Argoverse1地图2.1VectorMap:Lane-LevelGeometry2.2RasterizedMap
光光同学·2022-12-31 10:50

运行lane-yolo问题记录tensorflow1.x代码运行在tensorflow2.x上错误修改

1、AttributeError:module‘tensorflow’hasnoattribute‘ConfigProto’File"D:\desktop\lane-yolo2\Test_Detections_On_Video.py
小祥子ovo·2022-12-31 07:51

开源项目:DRR(deepstream-ros-robot)，针对pc主机端和nvidia-jetson边缘计算平台，实现了基于deepstream框架下的目标分类检测、车道线检测等，并配置了目标追踪

deepstream-ros-robot)》项目介绍：本项目针对pc主机端和nvidia-jetson边缘计算平台，基于deepstream框架进行加速推理搭建了yolov5、yolov7、Ultra-Fast-Lane-Detection
鼾声鼾语·2022-12-30 09:26

【详解】Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection

UltraFastStructure-awareDeepLaneDetection-知乎超快的车道线检测-知乎原作者知乎
辣大辣条·2022-12-28 01:26

使用tensorrt 加速Ultra-Fast-Lane-Detection项目

使用tensorrt加速Ultra-Fast-Lane-Detection项目运行环境：项目主机版本(onubuntu18.04)AGX版本(Jetson4.3)cuda10.010.0.130-cudnn77.6.5.32
不知道起啥名_·2022-12-28 01:26

ultra fast lane detection数据集制作

1.准备一个文件夹名字随便吧内部结构：文件夹内部结构然后在img文件夹中存放你的原始图片2.labelme制作打开labelmelabelme选择createLinestrip类别选1，2，3，4（从左到右）blog.csdnimg.cn/img_convert/2055f4b7081478d3058aee4b0a469d21.png)3.保存json文件将弄好的json文件转移到json文件夹中
小王在线秃头·2022-12-28 01:25

UFAST车道线检测 Ultra-Fast-Lane-Detection 从环境搭建到复现完成（一）

有问题请留言，回复不及时的话请加我VX帮你解答：di8297车道线检测复现车道线检测源码复现以及训练自己的数据集源码地址：https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection
Gale_y·2022-12-28 01:55

Ultra-Fast-Lane-Detection-v2测试自己图像

Ultra-Fast-Lane-Detection-v2测试自己图像Ultra-Fast-Lane-Detection-v2的目录结构中demo提供了可视化的测试结果，结果以avi的形式放在根目录（window
一眼半年·2022-12-28 01:20

基于tensorrt的车道线检测lane_detection，实现从pth模型转engine模型，在通过tensorrt加载engine全过程

基于tensorrt的车道线检测lane_detection，实现从pth模型转engine模型，在通过tensorrt加载engine全过程问题以及解决方案如何运行代码学习参考代码实例讲解将低版本tensorrt
鼾声鼾语·2022-12-27 09:17

Lane-ATT：论文阅读

0.前言读一遍论文，认识一所大学，一家机构，让我们知道，世界很大，你不是一个人在研究某个领域。今天我们看到的是UniversidadeFederaldoEsp´ıritoSanto(UFES)的成果，圣埃斯皮里托联邦大学，位于巴西东南部。好的，以后有机会去巴西，一定去这所大学门口拍照留念一下。1.论文摘要其实是继LaneCNN之后，以anchor_based为核心的车道线检测方法，作者一直在强调g
小灰灰Coding·2022-12-23 16:31

MIPI简介(三)——CSI-2

主要由应用层、协议层、物理层组成，最大支持4通道（Lane）数据传输、单线传输速度高达1Gb/s。MIPICSI2的分层方法有好几种，根据MIPI联盟的规范，CSI-2大致分为三层，分别为：
精致的螺旋线·2022-12-20 22:58

【极简笔记】VPGNet: Vanishing Point Guided Network for Lane and Road Marking Detection and Recognition

Abstractproposeaunifiedend-to-endtrainablemulti-tasknetworkthatjointlyhandleslaneandroadmarkingdetectionandrecognitionthatisguidedbyavanishingpointunderadverseweatherconditions.提出统一的端到端可训练多任务网络，共同处理在恶
赶考书生jt·2022-12-20 21:07

CLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detection

ContentsIntroductionRelatedWorkSegmentation-basedmethodsAnchor-basedmethodsParameter-basedmethodsApproachTheLaneRepresentationCrossLayerRefinementROIGatherLineIoUloss(LIoUloss)TrainingandInfercenceDet
连理o·2022-12-20 21:31

计算机视觉论文速递（六）GANet: A Keypoint-based Global Association Network for Lane Detection 基于关键点建模的全局关联网络

计算机视觉论文速递（六）GANet:AKeypoint-basedGlobalAssociationNetworkforLaneDetection基于关键点建模的全局关联网络1.摘要2.方法动机3.方法介绍3.1车道线构建-全局关键点关联3.1.1关键点预测3.1.2偏移量预测3.1.3起始点采样3.2车道线感知的特征增强模块（LFA）4.实验5.结论YOLO-Pose论文：MiniViT：Com
Jasper0420·2022-12-20 19:04

Ultra-Fast-Lane-Detection 制作自己的数据集并进行训练

几个不错的博客：【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection复现by摇曳的树车道线检测模型笔记by小驴淘米666ultrafastlanedetection数据集制作by小王在线秃头（
是木对啊·2022-12-17 02:36

carla自动驾驶模型（带车道线检测）

）平台搭建：①python3.5（点击下载）提取码：pt7q②carla0.8.2（点击下载）提取码：q77e③RL_CARLA项目（点击下载）提取码：1b92④补充文件：env_auto_with_lane.pymain_with_lane.py
风尘23187·2022-12-15 08:49

车道线检测新工作VIL-100: A New Dataset and A Baseline Model for Video Instance Lane Detection ICCV2021

之前写过一篇车道线检测的综述，得到了一些朋友的认可，也因此结识了几个做车道线检测任务的朋友。之前的车道线检测综述可以点击阅读：车道线检测综述及近期新工作https://blog.csdn.net/qq_41590635/article/details/117386286最近看到了一篇发表在ICCV2021上得车道线检测的新工作——VIL-100:ANewDatasetandABaselineMod
StrongerTang·2022-12-15 07:44

SAD（自我注意力蒸馏）：Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation

自我注意力蒸馏来自文章（链接）：LearningLightweightLaneDetectionCNNsbySelfAttentionDistillation项目地址：Codes-for-Lane-Detection
狂奔的菜鸡·2022-12-14 15:44

【Apollo自动驾驶源码解读】车道线的感知和高精地图融合

模式选择在modules/map/relative_map/conf/relative_map_config.pb.txt文件中对模式进行修改：lane_source:OFFLINE_GENERATED
铃灵狗·2022-12-14 12:54

（九）学习笔记autoware源码core_planning（lane_select)

1.lane_select_node就一个主函数。
无名小哈·2022-12-14 08:07

CVPR2021论文速览--LaPred: Lane-Aware Prediction of Multi-Modal Future Trajectories of Dynamic Agents

LaPred：动态代理多模态未来轨迹的车道感知预测原文链接：LaPred:Lane-AwarePredictionofMulti-ModalFutureTrajectoriesofDynamicAgents
UnicornH!XD·2022-12-10 07:19

IT6225/IT6225B Type-C转HDMI 4K60设计方案

DP信号转接只用2lane，另外2lane可以输出USB3.0/3.1信号，同时兼容PD3.0，并支持双向PD。
TEL17727481301·2022-12-09 08:42

RESA: Recurrent Feature-Shift Aggregator for Lane Detection (AAAI 2021)

公开视频：https://www.bilibili.com/video/BV1664y1o7wg论文：https://arxiv.org/abs/2008.13719源码：https://github.com/ZJULearning/resa现有的车道线检测方法1.基于霍夫变换的传统车道线检测方法，缺点在于不能处理复杂场景（遇到遮挡），不能检测曲线2.基于聚类的实例分割，例如lanent，缺点在于
Good@dz·2022-12-09 02:18

《End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers》论文笔记

这是个人的学习笔记，如有侵权，请联系本人。还在更新代码摘要车道线检测的过程可以视为近似曲线，如今Thepopularpipeline分两步解决-特征提取加上后处理这种方法虽然很有用，但是效率不高，并且在处理图片上下文信息和车道的细长结构存在缺陷。为了解决这些问题，本文提出了一种端到端的直接输出车道形状模型参数的方法，能学习更丰富的结构和上下文信息。该模型基于车道线结构和摄像机姿态建立，为网络输出参
Good@dz·2022-12-09 02:17

车道线检测--Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach

anInstanceSegmentationApproachInIEEEIntelligentVehiclesSymposium(IV’18)https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection
O天涯海阁O·2022-12-08 01:05

Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach

Lanenet车道线检测网络模型学习（论文解读）2018年06月08日18:25:23ciky奇阅读数：8598本文讲解的是用于车道线检测的一个网络结构叫lanenet，转载请备注，多谢哈|！2018.2发表出来的，文章下载地址：https://arxiv.org/abs/1802.05591github上代码：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-
李泽滨_123·2022-12-08 01:02

VPGNet数据集解析且将分割标签转化为目标检测标签

交通标志数据集VPGNet是一个包含了四个场景(晴天，夜间，阴雨等）下的交通路况数据集，其主要是针对地面标志（箭头线，人行道）的任务，该数据集一共包括以下17类地面标注{0:'background',1:'lane_solid_white
kyrie变相不减速·2022-12-07 18:26

GAnet A Keypoint-based Global Association Network for Lane Detection 代码调试与阅读笔记

首先从train.py文件开始阅读trian.pyargs=parse_args(）调用parse_args()函数为解析命令行参数进行配置defparse_args():parser=argparse.ArgumentParser(description='Trainadetector')parser.add_argument('config',help='trainconfigfilepath
举焰·2022-12-07 17:20

pytorch入门之CIFAR-10图像分类

目录CIFAR-10:实现思路：加载数据集：定义网络：定义损失函数和优化器：训练结果：完整代码：参考：参考链接CIFAR-10:一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机（a叩lane）、汽车（automobile
骚年，你渴望力量嘛？·2022-12-07 13:51

车道检测--VPGNet: Vanishing Point Guided Network for Lane and Road Marking Detection and Recognition

VPGNet:VanishingPointGuidedNetworkforLaneandRoadMarkingDetectionandRecognitionICCV2017https://github.com/SeokjuLee/VPGNetCaffecode本文针对车道线和道路指示线检测和识别做了两个事laneandroadmarkingdetectionandrecognition1）建立了一
O天涯海阁O·2022-12-07 12:08

Ultra-Fast-Lane-Detection代码复现(车道线检测)

Ultra-Fast-Lane-Detectioncode:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection作者博客:https://zhuanlan.zhihu.com
Flying Stone·2022-12-07 07:52

Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification论文解读

注：个人理解，欢迎批评指正。TPAMI2022论文：https://arxiv.org/abs/2206.07389代码：跳转中...简介：现在模型主要把车道线检测认为是像素级分割问题。主要存在严重遮挡和极端光照条件。受益于人类感觉影响，车道线的以上问题可以通过上下文信息和全局信息来解决。受此启发，本文提出了一个全新的，简单的，有效的方法，快速的来解决这样富有挑战性的问题。首先，使用一系列混合an
易大飞·2022-12-07 07:51

【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（1）自定义数据集训练

引言笔者Ultra-Fast-Lane-Detection专栏链接导航：【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection复现【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（
摇曳的树·2022-12-07 07:21

【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（2）自定义模型测试

引言笔者Ultra-Fast-Lane-Detection专栏链接导航：【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection复现【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（
摇曳的树·2022-12-07 07:21

Ultra-Fast-Lane-Detection 复现

源码地址：https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.117571数据集准备下载地址
Good@dz·2022-12-07 07:21

如何使用Ultra-fast-lane-detection训练自己的数据(1)

如何使用Ultra-fast-lane-detection训练自己的数据-1Ultra-Fast-Lane-Detection代码简读修改网络输入大小修改backboneUltra-Fast-Lane-Detection
qq_41669468·2022-12-07 07:51

Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection

摘要现代的车道检测方法主要把车道检测作为像素分割的问题，很难解决具有挑战性的场景和速度问题。受人类感知的启发，严重遮挡和极端光照条件下的车道识别主要基于背景信息和全局信息。基于这一观察，我们提出了一种新颖、简单而有效的公式，旨在实现极快的速度和具有挑战性的场景。具体地说，我们将车道检测的过程看作是一个使用全局特征的基于行的选择问题。在基于行选择的帮助下，我们的公式可以显著降低计算成本。在全局特征上
Good@dz·2022-12-07 07:51

ultra fast lane detection 用自己的数据集训练

目录制作数据集训练数据集测试模型效果训练过程主要参考官方项目的README.md文件和INSTALL.md文件本次使用Tusimple数据集格式进行训练制作数据集首先标注数据集，制作过程参照之前的博客，标注完成后分成训练集和测试集;制作数据集，这里参照官方指导进行,主要是生成分割图像;ForTusimple,thesegmentationannotationisnotprovided,hencew
小驴淘米666·2022-12-07 07:20

ultra fast lane detection 使用tensorRT加速预测（python+C++版本）

主要参考大神写的工具：https://github.com/KopiSoftware/TRT_Ultra_Fast_Lane_Detect目录环境安装转模型测试环境安装首先需要安装UFLD官方指导中要
小驴淘米666·2022-12-07 07:20

UFAST车道线检测 Ultra-Fast-Lane-Detection 从环境搭建到复现完成（二）

有问题请留言，回复不及时的话请加我小微帮你解答：Gala_zmh_521环境搭建与数据集下载上文已经处理过。开源数据集准备：Tusimple数据集的目录排列应如上所示，具体建立目录为在程序文件一级目录中建立TUSIMPLEROOT目录，如下：这个文件是展示文件存储内容的，最终我是在我的c盘里面运行的程序，这个无所谓，只要注意程序中路径正确就行，上图中多了一些txt文件是下面运行程序生成的，你整理数
m0_46364958·2022-12-07 07:19

ultra fast lane detection训练自己的数据集

哇，这个问题简直搞死我，一直报错，错误就是很经典的那一套，我懒得贴了，总而言之，就是说标签值不对。我认真阅读了作者的知乎回答他一直说标准分割数据集就可以训练我哪知道什么是标准分割数据集呢还有人一直说是二值标签但是其实不是哈不是二值标签大家知道语义分割训练的时候标签的像素是根据类别设置的比如背景是0，然后dog是1，cat是2…这个也是这么要求的这也是为什么我的程序一直跑不通的原因我认真研究了cul
小王在线秃头·2022-12-07 07:19

miivii域控制器(Xavier)实现TensorRT加速后的Ultra-Fast-Lane-Detection项目

TRT_ONNX2是神力模型转换工具链鸡汤哥知乎金天一、配置TRT_ONNX21、安装依赖（2020.09.30更新）昨天刷了JetPack4.4，很好用！只需要下载编译thor即可，其他依赖项原生满足。（1）TensorRT7(2020.09.29更新)TensorRT是深度学习推理(Inference)优化器，主要针对NVIDIAGPU，应用于模型部署、实际预测阶段。TensorRT通过分析深
cxhmike·2022-12-07 07:49

ultra fast lane detection读后感及使用情况（附训练好的模型及libtorch端代码）

ultrafastlanedetection提供了很好的源码，根据演示视频来看，效果似乎不赖，很有必要试一试该算法。一、基本情况作者知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/157530787简单来说，作者认为卷积层形式的输出，导致局部感受野小，很明显车道线识别需要结合全局特征来分析。而全连接层形式的输出，运用了全局特征，也就没有感受野的问题。另外，作者把这个问题转化为了分类
qq_33782623·2022-12-07 07:49

C++手撸车道线检测（附代码）

车道线检测c++实现完整代码及车道线数据链接：github：https://github.com/xuzf-git/lane_detection_by_DIP欢迎来star&&fork&&issue~~
xuzf-cs·2022-12-03 16:18

图森TuSimple车道线检测数据集介绍

原文：https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/tree/master/doc/lane_detection数据集下载地址：道路上的对象可以分为两大类
Wincher_Fan·2022-12-03 08:03
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