Honda, Hiroto, and Yusuke Uchida. “CLRerNet: Improving Confidence of Lane Detection with LaneIoU.” arXiv preprint arXiv:2305.08366 (2023).
2023.05 出的一篇车道线检测的文章, 效果在CULane, CurveLanes SOTA
简介
这篇论文在CLRNet基础上, 使用提出的LaneIoU代替CLRNet论文中LineIoU, 在两个数据集上取得了SOTA效果
LaneIoU
论文其他部分可以不看, 直接调到3.2 LaneIoU即可;
LineIoU存在问题
从下面图片及公式(CLRNet)可发现, 当车道线越水平时, 通过该公式计算出来的IoU越大, 比如从两侧出发的车道线, 预测线和GT离得很近, 但是使用该LineIoU计算得到较大的值, 导致在分配正负样本和计算loss时候均带来副作用, 导致模型效果不佳;
注意: 这里的e是一个常数, CLRNet中取得为15
为什么使用LaneIoU
为了解决LineIoU存在的问题, 如上,
从下图可发现, 公式3,4 和 CLRNet公式4 很相似, 仅仅把 e e e换成了 w w w, 从一个固定值变成动态计算, 主要计算由公式7给出,文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-615977.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-615977.html
到了这里,关于[论文笔记] CLRerNet: Improving Confidence of Lane Detection with LaneIoU的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!