Jun, 2022

CARLANE: 从模拟到现实多个领域的无监督域自适应车道检测基准

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TL;DR提出 CARLANE 数据集并评估了不同领域适应方法对于无人驾驶的车道检测结果，结果表明 CARLANE 能进一步加强无监督域适应的研究，并提出 Prototypical Cross-domain Self-supervised Learning 方法.
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发现论文，激发创造
  • 用于车道检测的合成到真实领域适应

    本文提出了一种基于自动生成的合成数据和未标记或部分标记的目标域数据学习的自动驾驶准确车道检测方法，采用了基于自编码器的方法处理合成和真实数据，同时探索了领域自适应方法和半监督学习，经过实验验证，该方法几乎能够在仅有 10％标注数据的情况下实现全监督的准确率。

    Jul, 2020

  • 车道检测的多层域适应

    本研究提出了多层领域自适应（MLDA）框架，通过在像素、实例和类别三个补充的语义级别上处理交叉领域车道检测，以识别车道形状和位置先验知识，提出了一种新的视角来解决车道检测领域差异带来的挑战， 针对现有方法只关注像素级损失而忽略车道形状和位置先验知识的不足， 在两个挑战性数据集 TuSimple 和 CULane 中，我们的方法相对于现有领域自适应算法，在准确性和 F1 分数方面分别提高了 8.8％和 7.4％。

    Jun, 2022

  • 自动驾驶车道检测的实时全无监督域自适应

    介绍了一种轻量、全自动、实时适应的方法，该方法只需要调整神经网络模型的批量归一化参数，能够在 Nvidia Jetson Orin 上以 30 帧每秒的速度实现推断和设备内适应，表现与半监督适应算法相似。

    Jun, 2023

  • LaneCorrect: 自监督车道检测

    本文提出了一种无监督的 3D 车道分割方法，通过利用激光雷达点云帧上车道的独特强度，在 2D 平面上投影 3D 点来获取嘈杂的车道标签；同时，利用自监督的预训练模型，矫正车道标签并训练学生网络实现任意目标车道（例如，TuSimple）的无人工标签检测，通过对 TuSimple、CULane、CurveLanes 和 LLAMAS 等四个主要车道检测基准进行评估，证明了优于现有监督方法的卓越性能，并且在减小领域差异方面具有更好的效果，即在 CULane 上训练，TuSimple 上测试。

    Apr, 2024

  • 自动驾驶过去遍历特征的无监督领域适应

    通过利用未标记的多次穿越多个位置的方法，我们提出了一种用于自动驾驶汽车的 3D 物体检测系统的快速发展，该方法能够适应新的驾驶环境，并且在检测行人和远处物体方面取得了显著的性能提升。

    Sep, 2023

  • 跨领域汽车检测：利用无监督图像翻译技术实现日夜转换

    利用生成对抗网络通过从白天图像到夜间图像的转换获取人工数据集并训练车辆检测模型以在没有目标域注释数据的情况下提高检测性能。

    Jul, 2019

  • ONCE-3DLanes：基于单目图像的三维车道线检测建模

    本文介绍了 ONCE-3DLanes 数据集，其中包含 211K 实际道路场景的 3D 车道标注，提出了自动生成高质量 3D 车道位置的数据集注释流程，同时提供了一种新的无锚点，无外部参考的方法 SALAD 来回归图像视图中的车道 3D 坐标。此外，还提供了一个新的评估度量标准，旨在促进 3D 车道检测领域的未来研究。

    Apr, 2022

  • SALUDA: 基于表面的汽车激光雷达无监督领域自适应

    本文介绍了一种无监督领域自适应的方法，使用隐式表面表示同时在源数据和目标数据上进行学习的辅助任务来缓解不同激光雷达模式或获取条件变化等原因导致的性能差异，实验证明了该方法比现有技术在合成到真实和真实到真实的情况下均取得了更好的性能。

    Apr, 2023

  • 无监督深度领域自适应行人检测

    本研究提出了一种基于迭代算法和正则化技术的无监督域自适应方法，从而提高人群密集场景中的行人检测精度。

    Feb, 2018

  • 深度学习在复杂条件下车道检测和分类中的应用 ——LVLane

    介绍了一种基于深度学习方法的端到端车道检测和分类系统，旨在解决在极端光照条件、看不清车道标记和车道标记稀疏等具有挑战性场景下的车道检测问题，并通过深度学习模型的微调和 CNN-based 分类分支的介入来实现车道类型的识别。该系统在 TuSimple dataset、Caltech lane dataset 和自己精心筛选的 LVLane dataset 上进行了实验验证，取得了优秀的检测和分类结果。

    Jul, 2023