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

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

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

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

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

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

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

利用java.util.concurrent包下的CountDownLatch(减数器)或CyclicBarrier(循环栅栏) 转自:http://www.cnblogs.com/westward/p/7144620.html 实现1:用concurrent包下的CountDownLatch /** * 假如有Thread1.Thread2.Thread3.Thread4四条线程分别统计C.D.E.F四个盘的大小,所有线程都统计完毕交给Thread5线程去做汇总,应当如何实现? * 本例,用C

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

长期以来很多新入群的菜鸟们总 是在重复的问一些非常简单但是又让新手困惑不解的问题.作为管理员经常要给这些菜鸟们普及基础知识,但是非常不幸的是很多菜鸟怀着一种浮躁的心态来学习 FPGA,总是急于求成. 本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/269398.htm 再加上国内大量有关FPGA的垃圾教材的误导,所以很多菜鸟始终无法入门.为什么大量的人会觉得FPGA难学?作为著名FPGA 提供商Altera授权的金牌培训师,本管理员决心开贴来详细讲一下菜鸟觉得FPGA

关于Yahoo十四条军规与前端性能优化 热度 4已有 223 次阅读2014-8-3 15:01 |个人分类:前端相关|系统分类:前端优化| 前端优化, yahoo, 性能优化 启用Gzip压缩.Gzip的思想就是把文件先在服务器端进行压缩,然后再传输.这样可以显著减少文件传输的大小.传输完毕后浏览器会 重新对压缩过的内容进行解压缩,并执行.目前的浏览器都能“良好”地支持 gzip.不仅浏览器可以识别,而且各大“爬虫”也同样可以识别,各位seoer可以放下心了.而且gzip的压缩比例非常大,一般

第一条.尽可能的减少 HTTP 的请求数 (Make Fewer HTTP Requests ) http请求是要开销的,想办法减少请求数自然可以提高网页速度.常用的方法,合并css,js(将一个页面中的css和js文件分别合并)以及 Image maps和css sprites等.当然或许将css,js文件拆分多个是因为css结构,共用等方面的考虑.阿里巴巴中文站当时的做法是开发时依然分开开发,然后在后台 对js,css进行合并,这样对于浏览器来说依然是一个请求,但是开发时仍然能还原成多个,方

第四条:多用类型常量,少用#define预处理指令 使用#define 预处理的坏处:定义出来的常量没有类型信息,编译器只是会在编译前据此执行查找与替换操作.即使有人重新定义了常量值,编译器也不会产生警告信息,这将导致应用程序中的常量值不一致. 使用例如:static const NSTimeInterval kAnimationDuration = 0.3; 在实现文件中使用 static const 来定义“只在编译单元内可见的常量”.由于此类常量不再全局符号表中,所以无须为其名称加前缀.

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

相信互联网已经越来越成为人们生活中不可或缺的一部分.Ajax,flex等等富客户端的应用使得人们越加“幸福”地体验着许多原先只能在C/S实 现的功能. 比如Google机会已经把最基本的office应用都搬到了互联网上.当然便利的同时毫无疑问的也使页面的速度越来越慢.自己是做前端开发的,在性能方面,根据Yahoo的调查,后台只占5%,而前端高达95%之多,其中有88%的东西是可以优化的. 以上是一张web2.0页面的生命周期图.工程师很形象地讲它分成了“怀孕,出生,毕业,结婚”四个阶段.如果在我

还是先来抄一段NLP第四条: 四,只有感官经验塑造出来的世界,没有绝对的真实世界   每个人运用自己的感觉器官把资料摄入(摄入过程),由于感官运用是主观地有选择性的,因此不能,亦不需要把所有资料捕获. 摄入的资料经由我们的信念,价值观和规条过滤而决议其意义,亦因此能存储在脑中(编码过程) .我们的信念,价值观和规条是主观形成的,故此,过滤出来的意义也是主观的. 我们每一个人的世界,都是用上述的方式一点一滴地塑造出来的,亦因此是主观的. 我们只能用这种方式建立对这个世界的认知,没有其他办法. 因此

假如有Thread1.Thread2.Thread3.Thread4四条线程分别统计C.D.E.F四个盘的大小,所有线程都统计完毕交给Thread5线程去做汇总,应当如何实现? 实现1:用concurrent包下的CountDownLatch /** * 假如有Thread1.Thread2.Thread3.Thread4四条线程分别统计C.D.E.F四个盘的大小,所有线程都统计完毕交给Thread5线程去做汇总,应当如何实现? * 本例,用CountDownLatch实现,CountDownL

JS实现动画的四条优化方法 1)如果使用的是setTimeout实现的轮询动画,在每一次执行方法之前需要把前面的设置的定时器清除掉 2)为了防止全局变量的污染,我们把定时器的返回值赋值给当前操作元素的自定义属性;这样做还有一个好处,就是如果当前动画没有完成,执行了下一个动画,由于我们每一次都是给自己的自定义属性,那么下一个动画开始的时候默认的把当前的动画的结束了; 3)关于作用域累积的问题->在move中编写一个_move来执行我们的动画操作,_move里面不需要传递参数,每一次都用move中存