3D-LaneNet+：基于半局部表示的免锚框车道检测
计算机视觉与模式识别
2020-11-05 v2
摘要
3D-LaneNet+ 是一种基于相机的 DNN 方法，用于免锚框 3D 车道检测，能够检测任意拓扑的 3d 车道，例如分叉、合并以及短车道和垂直车道。我们遵循最近提出的 3D-LaneNet，并扩展它以实现对这些先前不支持的车道拓扑的检测。我们的输出表示是一种免锚框、半局部的瓦片表示，将车道分解为可学习其参数的简单车道段。此外，我们针对每个车道实例学习特征嵌入，以推理局部检测到的路段之间的全局连通性从而形成完整的 3d 车道。这种组合使 3D-LaneNet+ 能够避免使用原始 3D-LaneNet 中的车道锚框、非极大值抑制和车道模型拟合。我们使用合成和真实世界数据证明了 3D-LaneNet+ 的有效性。结果表明，相对于原始 3D-LaneNet 有显著改进，这可归因于对复杂车道拓扑、曲率和路面几何更好的泛化能力。
引用
@article{arxiv.2011.01535,
title = {3D-LaneNet+: Anchor Free Lane Detection using a Semi-Local Representation},
author = {Netalee Efrat and Max Bluvstein and Shaul Oron and Dan Levi and Noa Garnett and Bat El Shlomo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.01535},
year = {2020}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2003.05257