Vi introducerar ett nätverk som direkt förutsäger 3D-layouten av körfält i en väg scen från en enda bild. Detta arbete markerar ett första försök att ta itu med denna uppgift med ombordavkänning utan att anta en känd konstant körfältsbredd eller förlita sig på förmålade miljöer. Vår nätverksarkitektur, 3D-LaneNet, tillämpar två nya koncept: intranetwork inverse-perspective mapping (IPM) och ankarbaserad körfältsrepresentation. IPM-projektionen inom nätverket underlättar ett informationsflöde med dubbla representationer i både vanlig bildvy och topvy. En utmatningsrepresentation för ankar-perkolumn möjliggör vår end-to-end-strategi som ersätter vanliga heuristiker såsom klustring och avvikande avstötning, gjutning av körfältsuppskattning som ett problem med objektdetektering. Dessutom hanterar vår strategi explicit komplexa situationer som filsammanslagningar och splitar. Resultaten visas på två nya 3D-fildatauppsättningar, en syntetisk och en riktig. För jämförelse med befintliga metoder, testar vi vår strategi på bild-bara tuEnkel körfältsdetektering riktmärke, uppnå prestanda konkurrenskraftig med toppmoderna.
Den nuvarande state-of-the-art, 3D-LaneNet REF, förutspår 3D filer från en enda bild.
3D-LaneNet: End-to-End 3D Multiple Lane Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}