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

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-LaneNet:端到端三维多车道检测ICCV2019 3D-LaneNet: End-to-End 3D Multiple Lane Detection 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Garnett_3D-LaneNet_End-to-End_3D_Multiple_Lane_Detection_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 本文介绍了一个网络,它可以直接从单个图像预测道路场景中车道的

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 GPS数据正常情况下有20M左右的偏移,在遇到高楼和桥梁等情况下偏移会更大.本方案讨论基于路网图层如何来进行轨迹优化. 2.数据预处理 整套数据预处理围绕拓扑检查.节点打断来进行,具体步骤为: a.新建数据集. b.导入道路图层. c.新建拓扑规则. d.进行拓扑操作. e.导出处理后的数据. 3.匹配算法设计 4.实现描述 使用Geotools进行路网数据的

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 GPS数据正常情况下有20M左右的偏移,在遇到高楼和桥梁等情况下偏移会更大.本方案讨论基于路网图层如何来进行轨迹优化. 2.数据预处理 整套数据预处理围绕拓扑检查.节点打断来进行,具体步骤为: a.新建数据集. b.导入道路图层. c.新建拓扑规则. d.进行拓扑操作. e.导出处理后的数据. 3.匹配算法设计 4.实现描述 使用Geotools进行路网数据的

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

阿里巴巴高德地图AMAP-TECH算法大赛于7月8日开启初赛,赛题为「基于车载视频图像的动态路况分析」,活动邀请了业界权威专家担任评委,优秀选手不仅可以瓜分丰厚的奖金,领取荣誉证书,还有机会进入高德地图[终面通道]!赶紧邀请小伙伴一起来参赛吧. 报名请戳:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531809/introduction 下面给大家介绍下大赛详情. 一.背景高德地图每天会为用户提供海量的定位和路线导航规划服务,其所提供的路况状态

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN

四 ArcEngine实现创建网络数据集 ArcEngine创建网络数据集的过程,与ArcMap设置的过程类似,主要通过六个步骤即可以实现. 1 定义网络数据集对象,并设置基本属性,包括网络数据集名称,空间参考,空间范围等内容. 关键代码如下: /// <summary> /// 创建网络数据集对象 /// </summary> /// <param name="featureDataset">包含网络数据集的空间要素集</param>

一 引子 网络数据集,GIS空间分析基础的理论和知识,是最短路径分析.连通性分析等其他空间分析技术的数据基础. 以往,网络数据集的研究很少,此次项目开发过程中,对网络数据集以及arcengine创建网络数据集的实现流程,比较深入的了解.功能实现过程中,遇到了不少的问题,通过不断的解决问题,熟悉了相关的几个AE接口的设置和使用.创建网络数据集的功能实现,相对于其他的AE功能实现来说,是比较复杂的.主要是对应接口属性设置的不熟悉造成的,而且还有遵循固定的步骤设置. ESRI官网样例代码及网络资料,对

前言 似乎除了官方介绍的例子,我还没有在网上见过一篇介绍如何"使用自己的数据"创建"网络数据集"的文章. 有介绍几何网络的,有介绍如何用官方SanFrancisco数据的,也有直接用官方SanFrancisco的网络数据集进行应用的,就是没有告诉我怎么用自己的线数据生成网络数据集并应用的. 我靠网上的文章和官方的例子一点点摸了出来,虽然不是很完整的解说,不过确实能用于最基本的网络分析了. [软件准备] 本人使用ArcGIS for Desktop 10.4下的Arc

ArcGIS中最基本的三种矢量数据是什么?点线面. 网络中除了路网之外,还会有地物点. 如上图,我们在建立网络数据集的时候,作为实验,当然可以只是公路网.但是在大型的决策任务中,网络数据集就不只是公路网那么简单了. 在城市与城市之间,有高速公路,国道,高铁,普铁,甚至还有水路. 如此复杂的网络模型是如何连通的呢?他们之间的交点又有什么样的连通方式呢?在这里,我仍然卖个关子,在以后的连通性一章,会详细说明.在文末,就会看到点作为网络数据集中十分强大而关键的一员出现,其意义是多连通组的时候,作为媒介

创建网络数据集就得有各种数据和参数,这篇文章很长,慎入. 网络分析依赖于网络数据集的质量,这句话就在这里得到了验证:复杂.精确定义. 本节目录如下: 1. INetworkDataset与IDENetworkDataset对比 1.1 什么是INetworkDataset 1.2 两者对比 2. 如何设置数据元素网络数据集(IDENetworkDataset)的属性以创建网络数据集 2.1 涉及的接口.类.枚举 2.2 创建数据元素网络数据集(IDENetworkDataset)对象 2.3 添

上节提及如何使用IDatasetContainer2接口访问到网络数据集,上例可以封装为一个方法. 这节就使用IDatasetContainer2接口(Geodatabase类库)的CreateDataset()方法创建网络数据集. 涉及到的接口(全在Geodatabase类库中) IDatasetContainer2.IDataset.INetworkDataset.IDEDataset.IDENetworkDataset4(重点) 涉及到的枚举类型(全在Geodatabase类库中) esr

上篇已经创建好了线数据(shp文件格式)链接:点我 这篇将基于此shp线数据创建网络数据集. 在此说明:shp数据的网络数据集仅支持单一线数据,也就是说基于shp文件的网络数据集,只能有一个shp线文件参与. 如何解决这个弊端呢?见下篇,利用地理数据库即可. 本篇目录: 1. 创建网络数据集 2. 给网络数据集命名 3. 转弯 4. 连通性 5. 高程 6. 网络数据集的阻抗属性 7. 出行模式 8. 导航设置 9. 创建并构建网络数据集 10. 试验最短路径 1. 创建网络数据集! 如图. 2

http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 Torontocity HCI middlebury caltech 行人检测数据集 ISPRS航拍数据集 mot challenge跟踪数据集 数据集名称 KITTI 很知名的数据集 数据集链接 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/ Oxford RobotCar 对牛津的一部分连续的道路进行了上百次数据采集,收集到了多种天气.行人和交通情况

1.  寻找数据集の奥义 根据CMU的说法,寻找一个好用的数据集需要注意一下几点: 数据集不混乱,否则要花费大量时间来清理数据. 数据集不应包含太多行或列,否则会难以使用. 数据越干净越好,清理大型数据集可能非常耗时. 应该预设一个有趣的问题,而这个问题又可以用数据来回答. 2.  去哪里找数据集 Kaggle:爱竞赛的盆友们应该很熟悉了,Kaggle上有各种有趣的数据集,拉面评级.篮球数据.甚至西雅图的宠物许可证.https://www.kaggle.com/ UCI机器学习库:最古老的数据集

转自原文 以Network Dataset(网络数据集)方式实现的最短路径分析 构建网络有两种方式,分别是网络数据集NetworkDataset和几何网络Geometric Network,这个网络结构数据的创建直接在Catalog中实现创建,进行最短路径分析,为了直接使用ArcGIS提供的功能,我选用的是NetworkDataset,主要记录下考虑单双行的最短路径的设计与实现(理想状态,不考虑转弯等要素).(A)对数据编辑的要求有一下几点:(1) 添加属性字段,名称为Oneway,类型Text

作者朱尊杰,公众号:计算机视觉life,编辑成员 一 主要针对自动驾驶: 1.KITTI数据集: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php(RGB+Lidar+GPS+IMU) KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集.该数据集用于评测立体图像 (stereo),光流 (optical flow),视觉里程计(visual odometry),3D物体检测