RCLane：基于中继链预测的车道检测
计算机视觉与模式识别
2022-07-20 v1
摘要
车道检测是许多现实自主系统的关键组成部分。尽管已提出多种车道检测方法并持续在基准上取得改进，车道检测仍是一个远未解决的问题。这是因为大多数现有车道检测方法或将车道检测视为密集预测任务，或视为检测任务，极少考虑车道标记的独特拓扑结构（Y 形、叉形、近水平车道），从而导致次优解。本文提出一种基于中继链预测的车道检测新方法。具体而言，我们的模型预测一个分割图以区分前景与背景区域。对于前景区域中的每个像素点，我们通过前向分支与后向分支恢复整条车道。每个分支解码一个转移图与一个距离图，以产生移向下一个点的方向，以及逐步预测中继站（下一点）的步数。由此，我们的模型能够捕捉车道沿线的关键点。尽管简单，该策略使我们在 TuSimple、CULane、CurveLanes 和 LLAMAS 四个主要基准上建立了新的 SOTA。
引用
@article{arxiv.2207.09399,
title = {RCLane: Relay Chain Prediction for Lane Detection},
author = {Shenghua Xu and Xinyue Cai and Bin Zhao and Li Zhang and Hang Xu and Yanwei Fu and Xiangyang Xue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.09399},
year = {2022}
}
备注
ECCV 2022