車道線檢測想發(fā)論文但是沒有好的baseline如何解決--------RVLD: sota幫你忙

? ? ? ? ?今天給大家分享一個自動駕駛領域必備的項目,車道線檢測出的sota論文,代碼論文全部開源,方便作為自己的baseline改進發(fā)表各個層級的論文
今天分享的論文是:RVLD: 遞歸視頻車道線檢測,是由高麗大學發(fā)表的,并創(chuàng)建OpenLane-V數(shù)據(jù)集,在視頻車道線數(shù)據(jù)集上性能表現(xiàn)SOTA! 代碼剛剛開源
本文提出了一種檢測視頻中道路車道線的新算法,稱為遞歸視頻車道線檢測器 (RVLD),該算法將當前幀的狀態(tài)遞歸地傳播到下一頓。RVLD 由內(nèi)車道線檢測器(ILD) 和預測車道線檢測器(PLD) 組成。 首先,我們設計 ILD 來定位靜止幀中的車道。其次,我們開發(fā) PLD 來利用前一頓的信息進行當前幀中的車道檢測。 為此,我們估計運動場并將先前的輸出扭曲到當前幀使用扭曲信息,我們細化當前幀的特征圖,以更可靠地檢測車道線。 實驗結果表明,RVLD 在視頻車道線數(shù)據(jù)集上的性能優(yōu)于現(xiàn)有檢測器









代碼:?https://github.com/dongkwonjin/RVLD
論文:https://arxiv.org/abs/2308.09372
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