Abstract-Road detektion från perspektivet av rörliga fordon är en utmanande fråga i autonom körning. Nyligen, många djupt lärande metoder kommer upp för denna uppgift eftersom de kan extrahera hög nivå lokala funktioner för att hitta vägregioner från råa RGB-data, såsom Convolutional Neural Networks (CNN) och Fully Convolutional Networks (FCN). Men hur man exakt kan upptäcka väggränsen är fortfarande ett svåråtkomligt problem. I detta dokument föreslår vi en siamesiska helt konvolutionella nätverk (kallas "s-FCN-loc"), som kan överväga RGB-kanal bilder, semantiska konturer och plats tidigare samtidigt att segmentera vägregionen noggrant. För att vara specifik har s-FCNloc två strömmar för att bearbeta de ursprungliga RGB-bilderna respektive konturkartorna. Samtidigt är platsen tidigare direkt bifogad den siamerade FCN för att främja den slutliga detektionen. Våra bidrag är trefaldiga: (1) En s-FCN-loc föreslås som lär sig mer särskiljande egenskaper hos väggränser än den ursprungliga FCN för att upptäcka mer exakta vägregioner; (2) Placering tidigare ses som en typ av funktion karta och direkt bifogas den slutliga funktionskartan i s-FCNloc för att främja detektionen prestanda effektivt, vilket är lättare än andra traditionella metoder, nämligen olika tidigare för olika ingångar (bildpatcher); (3) Konvergent hastighet av utbildning s-FCN-loc modell är 30% snabbare än den ursprungliga FCN, på grund av vägledning av mycket strukturerade konturer. Den föreslagna metoden utvärderas på KITTI Road Detection Benchmark och One-Class Road Detection Dataset, och uppnår ett konkurrenskraftigt resultat med state of the arts.
Wang m.fl. REF presenterar en FCN för att kombinera RGB-bilder och konturinformation för vägsegmentering.
Embedding Structured Contour and Location Prior in Siamesed Fully Convolutional Networks for Road Detection
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}