Apr, 2024

LaneCorrect: 自监督车道检测

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TL;DR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。
lane detectionunsupervised 3d lane segmentationself-supervised traininglane label correctiondomain gap
发现论文，激发创造
  • 自监督激光雷达分割用于自主室内导航学习

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    Dec, 2020

  • 不可知车道检测

    该研究提出了一种基于实例分割和多任务学习的车道检测算法，有效地解决了光照条件、遮挡、车道数量变化等问题，经过三个流行的车道检测基准测试得到了验证。

    May, 2019

  • 深度多传感器车道检测

    提出了一种结合 LiDAR 和相机传感器的深度神经网络，可以在 3D 空间中直接估计车道边界，在高速公路和城市道路等复杂情境下取得了很高准确度，解决了自动驾驶中车道检测精度不足的问题。

    May, 2019

  • 自动驾驶的单目三维车道检测：近期进展、挑战和展望

    自动驾驶中 3D 车道检测在提取道路的结构和交通信息方面起着关键作用，基于单目视觉的 3D 车道检测是自动驾驶领域的重要研究方向之一，但在完全可靠的算法开发方面仍然有很大的提升空间，本综述分析了当前 3D 车道检测研究领域的当前成果和主要限制，并介绍了复杂的深度学习模型在该领域的重要性。

    Apr, 2024

  • 基于 LiDAR 点云技术的 3D 车道检测研究进展：从数据收集到模型开发

    我们提出了一个大规模的三维车道数据集 LiSV-3DLane，其中包含 2 万帧环视 LiDAR 点云，通过丰富的语义注释，捕捉了城市和高速公路环境中的复杂车道模式。为了解决稀疏的 LiDAR 数据在车道标注中的问题，我们利用车道线的几何特征和 LiDAR 数据的固有空间属性，设计了一个简单而有效的自动标注流程。我们还提出了一种新颖的基于 LiDAR 的三维车道检测模型 LiLaDet，将 LiDAR 点云的空间几何学习融入到基于 Bird's Eye View（BEV）的车道识别中。实验结果表明，LiLaDet 在 K-Lane 数据集和我们的 LiSV-3DLane 上的三维车道检测任务中优于现有的基于摄像头和 LiDAR 的方法。

    Sep, 2023

  • 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

  • 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

  • 朝向端到端的车道检测：一种实例分割方法

    本文提出了一种快速的车道检测算法，其将车道检测问题作为实例分割问题来解决，并使用一种基于学习的透视变换对车道进行参数化拟合，以应对车道变化。该方法既可以处理可变数量的车道，又可以处理车道变化，并在 tuSimple 数据集上取得了竞争性的结果。

    Feb, 2018

  • LaneNet：自动驾驶实时车道检测网络

    本文提出了一种基于深度学习的车道检测方法，名为 LaneNet，其将车道检测分为车道边界提议和车道线定位两个步骤，以检测车道线为目标，具有较高的运行速度和低计算成本，得到了出色的表现.

    Jul, 2018

  • 城市环境下车道实例分割数据集

    提出一种半自动化的方法，利用估计的 3D 道路平面投影所有图像序列中的标签，以实现图像序列的高效标注，平均每张图像的标注时间缩短到了 5 秒，无需使用昂贵的传感器设备，同时发布了一个包含 24,000 张图像的数据集并展示了实验结果。

    Jul, 2018