OMR：面向视频车道检测的遮挡感知记忆增强方法
计算机视觉与模式识别
2024-08-15 v1
摘要
本文提出了一种新颖的视频车道检测算法。首先，我们提取当前帧的特征图并检测遮挡车道的潜在掩码。然后，我们通过开发一个遮挡感知记忆增强（OMR）模块来增强特征图。该模块将当前帧的障碍物掩码和特征图、先前输出以及记忆信息作为输入，并在视频中递归地处理它们。此外，我们采用了一种新颖的数据增强方案来有效训练 OMR 模块。实验结果表明，所提出的算法在视频车道数据集上优于现有技术。我们的代码可在 https://github.com/dongkwonjin/OMR 获取。
引用
@article{arxiv.2408.07486,
title = {OMR: Occlusion-Aware Memory-Based Refinement for Video Lane Detection},
author = {Dongkwon Jin and Chang-Su Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.07486},
year = {2024}
}
备注
Accepted to ECCV 2024