极市直播回放丨第75期-方浩:车道线检测新SOTA,RESA:循环特征位移聚合器(AAAI2021)

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

➤论文地址

RESA: Recurrent Feature-Shift Aggregator for Lane Detection

论文地址:

https://arxiv.org/abs/2008.13719

➤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

➤回放视频在这里☟(建议在pc端观看)

➤部分PPT截图

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