Tusimple 是一家做自动驾驶的公司,他也公布了一些其在自动驾驶领域积累的数据,其中有一些是和车道线检测相关的.2018年6 月份,其举办了一次以摄像头图像数据做车道检测的比赛,公开了一部分数据及其标注.数据下载数据是:https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3 在其doc中可以发现数据个数的一些说明 标注json 文件中每一行包括三个字段 raw_file : 每一个数据段的第20帧图像的的 path 路径 lanes 和

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址:SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN,在图片的行和列上做信息传递.可以有效的识别强先验结构的目标.论文提出了一个大型的车道检测数据集,用于进一步推动自动驾驶发展. 代码: 官方-torch Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积

论文:Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 代码:https://github.com/XingangPan/SCNN 参考: 数据集:CULane Overview 一般的 CNNs 通常是通过堆叠卷积层来实现的.然而这种方式不能有效的获取各行各列像素检的空间关系.而这种空间关系对于类似车道线检测这种具有“形状先验强但是外观一致性若”的语义目标来说是很重要的. 在这篇论文中,作者提出了一种名为 SCNN(Spa

论文:Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 代码:https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection 参考:车道线检测算法LaneNet + H-Net(论文解读) 数据集:Tusimple Overview 本文提出一种端到端的车道线检测算法,包含 LanNet + H-Net 两个网络模型.其中 LanNet 是一种将语义分割和对

摘要:LaneNet是一种端到端的车道线检测方法,包含 LanNet + H-Net 两个网络模型. 本文分享自华为云社区<[论文解读]LaneNet基于实体分割的端到端车道线检测>,作者:一颗小树x. 前言 这是一种端到端的车道线检测方法,包含LanNet+H-Net两个网络模型. LanNet是一种多任务模型,它将实例分割任务拆解成"语义分割"和"对像素进行向量表示",然后将两个分支的结果进行聚类,得到实例分割的结果. H-Net是个小网络,负责预测

近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结. 1. 车道线检测任务需求分析 1.1 问题分析 针对车道线检测任务,需要明确的问题包括: (1)如何对车道线建模,即用什么方式来表示车道线. 从应用的角度来说,最终需要的是车道线在世界坐标系下的方程.而神经网络更适合提取图像层面的特征,直接回归方程参数不是不可能,但限制太多. 由此,网络推理输出和最终结果之间存在一个Gap,需要相对复杂的后处理去解决. (2)网络推理做到哪一步. 人在开车时观察车道线,会同时关注两方面信息: 绘制在路面上的车道线标识本身

3D车道线检测:Gen-LaneNet Gen-LaneNet: A Generalized and Scalable Approach for 3D Lane Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.10656 摘要 提出了一种广义的.可扩展的方法,称为Gen-LaneNet,用于从单个图像中检测3D车道.该方法受到最新最先进的3D LaneNet的启发,是一个统一的框架,可在单个网络中解决图像编码.特征空间变换和3D车道预测.这个设计方案复杂度为G

opencv车道线检测 完成的功能 图像裁剪:通过设定图像ROI区域,拷贝图像获得裁剪图像 反透视变换:用的是老师给的视频,没有对应的变换矩阵.所以建立二维坐标,通过四点映射的方法计算矩阵,进行反透视变化.后因ROI区域的设置易造成变换矩阵获取困难和插值像素得到的透视图效果不理想,故没应用. 二值化:先变化为灰度图,然后设定阈值直接变成二值化图像. 形态学滤波:对二值化图像进行腐蚀,去除噪点:然后对图像进行膨胀,弥补对车道线的腐蚀. 边缘检测:canny变化.sobel变化和laplacian变

LaneNet LanNet Segmentation branch 完成语义分割,即判断出像素属于车道or背景 Embedding branch 完成像素的向量表示,用于后续聚类,以完成实例分割 H-Net Segmentation branch 解决样本分布不均衡 车道线像素远小于背景像素.loss函数的设计对不同像素赋给不同权重,降低背景权重. 该分支的输出为(w,h,2)． Embedding branch loss的设计思路为使得属于同一条车道线的像素距离尽量小,属于不同车道线的像素距

Lanenet 一个端到端的网络,包含Lanenet+HNet两个网络模型,其中,Lanenet完成对车道线的实例分割,HNet是一个小网络结构,负责预测变换矩阵H,使用转换矩阵H对同属一条车道线的所有像素点进行重新建模 将语义分割和对像素进行向量表示结合起来的多任务模型,最近利用聚类完成对车道线的实例分割. 将实例分割任务拆解成语义分割和聚类,分割分支负责对输入图像进行语义分割(对像素进行二分类,判断像素属于车道线还是背景),嵌入分支对像素进行嵌入式表示,可将分割后得的车道线分离成不同的车道实

re1. github_lane_detection; end

车道检测(Advanced Lane Finding Project) 实现步骤: 使用提供的一组棋盘格图片计算相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distortion coefficients). 校正图片 使用梯度阈值(gradient threshold),颜色阈值(color threshold)等处理图片得到清晰捕捉车道线的二进制图(binary image). 使用透视变换(perspective transform)得到二进制图(binar

闲来无事,搭建一个负载均衡集群,至于负载均衡集群搭建过程,找时间写下.这次主要写集群之间的文件同步,以及线上测试环境的搭建. 笔者看过很多公司都没有线上测试环境,真是崩溃了,不造怎么确保线上线下环境一致的. 笔者此次使用三台服务器: 192.168.138.3   web服务器 192.168.138.4   web服务器 192.168.138.10  web服务器+线上测试环境+源站 其中3 4 服务器作为集群中的web服务器,对外开放,是负载均衡集群的部分. 其中10 服务器不对外开放,代

BFS模板,记住这5个: (1)针对树的BFS 1.1 无需分层遍历 from collections import deque def levelOrderTree(root): if not root: return q = deque([root]) while q: head = q.popleft() do something with this head node... if head.left: q.append(head.left) if head.right: q.append

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 存在两种模式:OFFLINE_GENERATED 和 PERCPTION 当使用前者时 高精地图和感知进行融合 使用后者时 只是用感知生成相对地图 本文只讨论前者 函数入口 文件路径:modules/map/relative_map/navigation_lane.cc 函数名:bool

升级了Xcode到6.3,连接真机测试时,出现不能选择设备.如图: 设备系统版本是8.3的,Xcode连接其他低系统版本的设备做真机测试时就不会有这个问题. 有人说这是Xcode6.3的bug. 我的解决方法:在Xcode的菜单中Product -> Destination,从这里选择真机. 还不能解决可参考一下方法: 在Build Settings中 iOS Deployment Target 设置不大于真机系统的版本: 重启mac.Xcode,重连设备等: 希望能解决你遇到的相同问题.

这几天测的一个app,后台从已有服务器搬迁到了阿里云,接口api之类的都没有变化,但测试时发现客户端始终无法使用,每次点击都无法获得服务器反馈 用python编写脚本调接口,没问题,返回数据一切正常,app代码也没有动过,唯一动过的地方就是后台网址. 纳闷,于是在本地电脑利用ccproxy搭建代理,然后在ipad的无线网络连接下面设置本地代理,然后开启wireshark针对app的数据进行抓包,数据包全部抓取到后,将与阿里云交互的数据与现有服务器交互的数据进行比对,发现用post请求调客户端登陆

LNMP环境下压力测试时的主要调试参数: 进行HTTP的压力测试时,很多时候会遇到很小的并发数,服务器就会出现不响应,或者连接超时,一般导致的原因有如下几点: 一.Nginx主要调试参数 主模块参数: worker_processes = 4 #按照CPU核心数量的设置 worker_rlimit_nofile 65535; #Nginx进程打开文件描述符最大数量 use epoll; #使用epoll事件模型 worker_connections = 10240 #每个进程的最大连接数 HTT

系统:win7 浏览器:IE8 web测试记录器:Web Test Recorder   在运行vs2008Web压力测试时一直在浏览器左侧的web测试记录器无显示. 解决办法:     在IE工具栏 -> 查看选项 -> 浏览器栏 -> web测试记录器 点击即可显示 若无此项 可在工具选项 -> 管理加载项中查看是否具有web测试记录器. 如不存在直接修复即可.  

android使用模拟机测试时,如果服务器也是本机,那么IP地址如果写为localhost或者127.0.0.1,这样其实是不能访问到本机上部署的服务端,那么该怎么写呢?很简单,把IP地址改为10.0.2.2,这样就可以访问到部署在本机上的服务了.