| 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
即将更新
04 往期回顾
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……
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05 关于极市平台
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