极市直播|方浩:车道线检测新 SOTA,RESA:循环特征位移聚合器(AAAI2021)

技术直播 Admin ⋅ 于 3个月前 ⋅ 565 阅读

| 极市线上分享 第75期 |

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车道检测是自动驾驶中的重要的任务,可以帮助系统处理车道保持,轨迹规划,行为预测等场景。但由于路面上的场景非常复杂(如堵车时车道线被严重遮挡,线自身磨损等情况),使用一般的检测器通常效果不佳。

在这次分享中,我们邀请到了来自浙江大学的方浩,为大家介绍他们在这个问题上的探索工作:

RESA: Recurrent Feature-Shift Aggregator for Lane Detection (AAAI 2021)

在这一工作中,作者引入一个信息传递模块RESA,通过信息的水平和竖直高效传递,把由CNN提取的原始特征,增强成丰富的车道线特征。此外,在上采样过程中,该工作还提出一个结合粗粒度和精粒度特征的解码器,最终得到精细的检测结果。

01 嘉宾介绍

方浩,浙江大学CAD \& CG国家重点实验室硕士研究生,指导老师为蔡登教授,目前在阿里优酷做research intern。研究方向为计算机视觉,包括目标检测,图像裁剪以及自动驾驶等。

02 关于分享

分享大纲

1. 车道线检测的问题背景与应用场景

2. 车道线检测的解决方案

3. 问题分析与论文介绍

➤论文

RESA: Recurrent Feature-Shift Aggregator for Lane Detection

论文地址:

https://arxiv.org/abs/2008.13719

03 直播回放

https://www.bilibili.com/video/BV1664y1o7wg/

04 往期回顾

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05 关于极市平台

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