drivable area segmentation | BriefGPT

关键词drivable area segmentation

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TwinLiteNetPlus：一种用于实时驾驶区域和车道分割的强大模型
TwinLiteNetPlus 是一种旨在平衡效率和准确性的模型，通过使用标准和深度可分离扩张卷积来降低计算复杂性并保持高准确性，在解决自动驾驶中关键的语义分割问题（如行车区域分割和车道分割）方面展现出优秀的性能，同时在计算成本方面显著优于
PDF3 months ago
实时通用多任务的一次全部观察
自主驾驶的关键要求是高精度、轻量化和实时响应，本文提出了一种自适应、实时和轻量化的多任务模型，能够同时处理目标检测、行驶区域分割和车道检测任务，并且无需特定定制结构或损失函数。该模型在 BDD100k 数据集上取得了竞争性的结果，尤其在可视
PDF9 months ago
Q-YOLOP：面向全景驾驶感知的量化感知 You Only Look Once
通过提出一种高效的量化感知网联驾驶模型（Q- YOLOP）来实现目标检测、可行驶区域分割、车道线分割，其采用高效层聚合网络（ELAN）作为主干，并在 BDD100K 数据集上具有在 [email protected] 为 0.622 的最新性能和分割的 mIo
PDFa year ago
一种自监督微型一次性纹理分割 (MOSTS) 模型，用于实时机器人导航和嵌入式应用
本文研究利用自监督一次性纹理分割框架和 RGB-D 相机实现鲁棒的可行驶区域分割并在与现有一次性纹理分割模型和两种最先进的室内语义分割模型进行比较的基准研究中表现出极具竞争力的准确性和速度。
PDFa year ago
YOLOP: 一次观测全景驾驶感知
我们提出了一种全景驾驶感知网络（YOLOP），它可以同时执行交通物体检测、可驾驶区域分割和车道检测三个任务，并在嵌入式设备 Jetson TX2 上实现了实时性的高精度表现。
PDF3 years ago