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自动驾驶论文:Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection及其Pytorch实现


Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection
PDF: ​​​https://arxiv.org/pdf/2002.06604.pdf​​​

PyTorch代码: ​​https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks​​

1 提出的车道线检测框架

给定输入图像,PINet会预测三个值,置信度、偏移量和特征。 根据置信度和偏移量输出,可以预测车道上的精确点,并且特征输出将预测点分割到每个实例中。 最后,应用后处理模块生成平滑车道。

自动驾驶论文:Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection及其Pytorch实现_损失函数

2 车道实例点网络(Lane Instance Point Network)

PINet包括三个主要部分。 大小调整为512x256的输入数据由大小调整层(resizing layer)压缩,并将压缩的输入传递到特征提取层。 在每个沙漏(hourglass)块的末尾有三个输出分支,分别预测每个网格的置信度、偏移量和实例特征。

自动驾驶论文:Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection及其Pytorch实现_损失函数_02

2-1 大小调整层(resizing layer)

512x256 -----> 64x32 或者 32x16

自动驾驶论文:Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection及其Pytorch实现_偏移量_03

2-2 特征提取层(feature extraction layer)

特征提取层由两个沙漏块组成, 沙漏块的详细架构如下

自动驾驶论文:Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection及其Pytorch实现_深度学习_04


自动驾驶论文:Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection及其Pytorch实现_pytorch_05

2-3 输出分支(output branches)

输出分支的滤波器器数量由输出值确定。即置信度分支(Confidence branch)为1,偏移分支(Offset branch)为2,特征分支(Feature branch)为4

三个分支的损失函数分别为:

Confidence branch loss:

自动驾驶论文:Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection及其Pytorch实现_偏移量_06


Offset branch loss:

自动驾驶论文:Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection及其Pytorch实现_损失函数_07


feature branch loss:

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总损失函数为三个之和

自动驾驶论文:Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection及其Pytorch实现_偏移量_09

3 后处理(Post processing)

后处理步骤:

自动驾驶论文:Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection及其Pytorch实现_深度学习_10


后处理示意图:

自动驾驶论文:Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection及其Pytorch实现_深度学习_11


后处理结果:

自动驾驶论文:Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection及其Pytorch实现_pytorch_12

PyTorch代码:


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