学习将车辆映射至鸟瞰视图
计算机视觉与模式识别
2017-06-27 v1
摘要
道路场景感知是自动驾驶车辆和高级驾驶辅助系统的重要组成部分，在学术界和汽车公司中正日益受到重视。本文提出了一种学习语义感知变换的方法，该变换将来自仪表盘摄像头视图的检测结果映射到更广阔的鸟瞰场景占用图上。为此，我们收集并自动标注了一个庞大的合成数据集，其中包含 100 万对分别取自汽车仪表盘和鸟瞰视角的帧。然后训练一个深度网络，将检测结果从第一种视图扭曲变换到第二种视图。我们通过多个基线模型证明了我们模型的有效性，并观察到尽管仅在合成数据上训练，该模型仍能泛化到真实世界数据上。
引用
@article{arxiv.1706.08442,
title = {Learning to Map Vehicles into Bird's Eye View},
author = {Andrea Palazzi and Guido Borghi and Davide Abati and Simone Calderara and Rita Cucchiara},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.08442},
year = {2017}
}
备注
Accepted to International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP) 2017