面向自动驾驶的上下文道路车道与标志生成
计算机视觉与模式识别
2022-01-19 v1 机器人学
摘要
本文提出一种使用生成模型进行车道检测与分割的新方法。传统上采用判别模型对道路上的像素进行语义分类。我们通过训练生成对抗网络对车道与道路符号的概率分布建模。基于学到的概率分布，为给定图像生成上下文感知的车道与道路标志，并进一步量化以得到最近类别标签。所提方法在 BDD100K 和百度 ApolloScape 数据集上进行了测试，性能优于当前最优方法，并通过在褪色和遮挡场景中生成车道表现出对恶劣条件的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2201.07120,
title = {Contextual road lane and symbol generation for autonomous driving},
author = {Ajay Soni and Pratik Padamwar and Krishna Reddy Konda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.07120},
year = {2022}
}