LaneATT

实时车道线检测算法 | LaneATT-250FPS && LSTR-420FPS

车道线检测领域突然飞速发展，关注一下最新的两篇文章一、KeepyourEyesontheLane:Attention-guidedLaneDetection论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.12035.pdfGithub地址：https://github.com/lucastabelini/LaneATTAbstract：现有车道线检测方法在复杂的现实世界场景中已取得
chenzy_hust·2023-11-16 11:38

250fps，实时、高性能车道线检测算法 LaneATT——Keep your Eyes on the Lane: Real-time Attention-guided Lane Detection

论文：https://arxiv.org/pdf/2010.12035.pdf代码：https://github.com/lucastabelini/LaneATT摘要现代车道检测方法在复杂的现实场景中取得了显著的效果
小祥子ovo·2023-11-10 04:10

车道线检测laneatt 学习笔记

目录图片检测可视化图片检测可视化importloggingimportargparseimportosimporttimeimportcv2importnumpyasnpimporttorchfromlib.configimportConfigfromlib.runnerimportRunnerfromlib.experimentimportExperimentdefparse_args():pa
AI视觉网奇·2023-10-22 12:06

Keep your Eyes on the Lane Real-time Attention-guided Lane Detection 论文精读

在这项工作中，我们提出了LaneATT：一种基于锚点的深度学习车道线检测模型，与其他通用的深度学习对象检测器类似，它使用锚进行特征池化流程。
学渣在路上·2023-08-01 05:43

车道线检测-LaneATT 论文学习笔记

Real-timeAttention-guidedLaneDetection》地址：https://arxiv.org/abs/2010.12035v2代码：https://github.com/lucastabelini/LaneATT
tomeasure·2023-07-31 13:50

在PyQT5上可视化障碍物检测与车道线检测

4.4.0，torch=1.7.1（cuda=11.0），PyQt5=5.15.1（缺啥补啥）PyQt5功能：实现选择视频文件、播放、中止、暂停，继续播放检测功能：障碍物检测（YOLOv3），车道线检测（LANEATT
你的陈某某·2023-04-04 10:21

Keep your Eyes on the Lane: Real-time Attention-guided Lane Detection | LaneATT论文解读

做了这么久车道线，决定近期沉淀一下，把看过的车道线文章写一个专栏，希望能坚持下去paper链接这是一篇基于线Anchor的车道线检测文章，很多灵感都源于Line-CNN。它也是将CULane的F1指标刷新了，并且实时性上也能达到250+fps（轻量化版本）摘要现代车道检测方法在复杂的现实场景中取得了显著的性能，但许多方法在保持实时效率方面存在问题，这对自动驾驶车辆非常重要。在这项工作中，我们提出了
Cv打怪升级·2023-02-03 02:41

车道线检测：LaneATT———Keep your Eyes on the Lane

车道线检测：LaneATT相关研究本文贡献详细解读代码复现KeepyourEyesontheLane:Real-timeAttention-guidedLaneDetection论文地址：https:/
Thomson Tang·2023-02-03 02:41

laneATT解读

网络结构简化下网络结构可能更容易理解。如下图，先不考虑Attention模块（去除红框中的模块），那么这个检测网络其实就是一个双头的网络，一个头分类（代码里2分类），分辨出当前anchor是否预测到了车道线，另一个回归，回归出点离anchor直线的x方向距离,N_points为图像高度H方向的划分个数,对应代码里的n_offset或者配置中的S(72)。l则为有效offset的个数，毕竟图像上半部
lyyiangang·2023-02-03 02:40

车道线检测模型笔记

目录测试模型LaneATTPolyLaneNetUltra-Fast-Lane-DetectionLaneNet测试模型LaneATT、PolyLaneDetection、Ultra-Fast-Lane-Detection
小驴淘米666·2023-01-30 20:20

车道线检测-lanedet

https://github.com/Turoad/lanedet这是一个常见的检测网络整合版本，目前包括的检测网络有：模型论文介绍SCNN，RESA论文介绍，UFLD介绍，laneNet|其它相关模型，LaneATT
古月哥欠666·2023-01-09 14:34

车道线检测传统方法&深度学习方法概览+两篇论文领读LaneATT+LaneNet

车道线检测是自动驾驶中的一个基础模块，车道保持，自适应巡航，自动变道；对于全自动驾驶汽车后续的车道偏离或轨迹规划决策也很重要。目前车道线检测主要有两种方案：传统方法与深度学习。1.传统方法（1）边缘检测+霍夫变换方法流程：彩色图像转灰度，模糊处理，边缘检测，霍夫变换这种方法一般能够检测出简单场景下的车辆目前行驶的两条车道线，以及偶尔的相邻车道（依赖前视相机的角度）。该方法可以利用霍夫变换的结果（线
wangxy2099·2022-12-23 16:58

车道线算法合集——各个车道线论文代码地址、算法总结、优劣分析

车道线算法合集一、SCNN1.1核心算法1.2总结二、LaneNet2.1核心算法2.2总结三、End2endbyLeastSquaresFitting（CVPR2019）3.1核心算法3.2总结四、PINet五、LaneATT
我宿孤栈·2022-12-08 19:39

laneatt代码复现和用自己采集的视频来测试

代码链接：https://github.com/lucastabelini/LaneATT1.环境配置#代码下载gitclonehttps://github.com/lucastabelini/LaneATT
Good@dz·2022-12-02 02:57

LaneATT代码阅读理解

LaneATT代码：https://github.com/lucastabelini/LaneATT代码结构：cfgs：默认/预设配置文件figures：README用到的图片libdatasetsculane.py
l_z_z_z·2022-12-02 02:54

LaneATT 源码解读与复现常见问题总结

纯干货，不废话目录一、源码解读1.1项目结构二、复现常见问题汇总1.LaneATT是否可以在纯CPU上跑？2.如何用LaneATT测试自己的图片？
争渡！怎渡？·2022-12-02 02:23

训练LaneATT遇到CUDA_HOME环境变量问题

我系统装了很久了,不记得之前CUDA是咋装了,然后训练神经网络一直也没啥问题,今天想学习LaneATT,车道线识别的项目,需要先安装nms,遇到如下问题:(base)luke@luke-NH5x-7xRCx-RDx
zhqh100·2022-12-01 19:52

车道线检测laneatt算法实战CULane Datasets、Tusimple数据集——安装运行训练步骤

1、配置、训练步骤可以新建一个虚拟环境，专门跑laneatt算法，方便管理。
我宿孤栈·2022-11-21 07:32

LaneATT

Abstract作者提出了一个实时、高性能的车道线检测算法，将其命名为LaneATT。
Recursi·2022-07-25 07:11
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