使用全卷积网络进行交通车道检测
计算机视觉与模式识别
2020-04-21 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
自动车道检测是一项关键技术，使自动驾驶汽车能够在多车道城市驾驶环境中正确定位自身。然而，在各种天气条件下检测多样化的道路标线对于传统的图像处理或计算机视觉技术是一项具有挑战性的任务。近年来，深度学习与神经网络在该领域的应用已被证明非常有效。在本项目中，我们设计了一个编码器-解码器全卷积网络用于车道检测。该模型应用于真实世界大规模数据集，并达到了超越我们基线模型的准确率水平。
引用
@article{arxiv.2004.08977,
title = {Traffic Lane Detection using FCN},
author = {Shengchang Zhang and Ahmed EI Koubia and Khaled Abdul Karim Mohammed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.08977},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 6 figures