BSNet: 通过就近绘制 B 样条曲线进行车道检测
计算机视觉与模式识别
2023-01-18 v1
摘要
基于曲线的方法是经典的车道检测方法之一。它们学习车道线的整体表示,直观且简洁。然而,由于车道表示和优化的局限性,其性能落后于近期最先进的方法。本文从车道表示的全局性和局部性视角,重新审视基于曲线的车道检测方法。车道表示的全局性是指利用可见部分补全不可见部分的能力。车道表示的局部性是指局部修改车道的能力,这可以简化参数优化。具体而言,我们首先提出利用 B 样条曲线拟合车道线,因为它满足局部性和全局性。其次,我们设计了一个简单高效的网络 BSNet,以确保获取全局和局部特征。第三,我们提出了一种新的曲线距离,使车道检测优化目标更合理,并缓解病态问题。所提出的方法在 Tusimple、CULane 和 LLAMAS 数据集上取得了最先进的性能,在远超实时速度(197FPS)运行的同时,大幅提高了车道检测任务中基于曲线方法的准确率。
引用
@article{arxiv.2301.06910,
title = {BSNet: Lane Detection via Draw B-spline Curves Nearby},
author = {Haoxin Chen and Mengmeng Wang and Yong Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.06910},
year = {2023}
}
备注
10 pages, 5 figures