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车道线检测研究综述,论文、代码与数据集汇总

本项目整理了车道线检测领域的研究论文、代码实现、数据集和教程资源。内容包括2017年至今的深度学习方法、3D检测、弱监督等主流技术。收录了公开数据集和开源代码,为研究提供参考。项目持续更新最新进展,是该领域的重要资源汇总。

车道线检测精选资源

车道线检测

论文

代码

博客/教程

数据集

论文

2023年

解耦曲线建模和路面回归以用于车道检测

递归视频车道检测 github ICCV 2023

LATR: 使用Transformer从单目图像进行3D车道检测 github ICCV 2023

GroupLane: 具有通道分组的端到端3D车道检测

一种高效的Transformer用于3D车道检测中BEV和车道表示的同时学习

BEV-LaneDet: 一种简单有效的3D车道检测基线 github CVPR 2023

Anchor3DLane: 学习回归3D锚点用于单目3D车道检测 github CVPR 2023

使用一对多Transformer的端到端车道检测 github

2022年

用于车道检测的重绘和模仿学习

WS-3D-Lane: 使用2D车道标签的弱监督3D车道检测

CurveFormer: 通过曲线查询和注意力机制进行曲线传播的3D车道检测

PriorLane: 基于Transformer的先验知识增强车道检测方法 github

M^2-3DLaneNet: 多模态3D车道检测

RCLane: 用于车道检测的中继链预测 ECCV 2022

PersFormer: 通过透视Transformer进行3D车道检测和OpenLane基准 github OpenLane数据集 ECCV 2022 口头报告

从俯视图重建: 基于几何结构先验的3D车道检测方法

用于车道检测的多层域适应

基于混合锚点驱动序数分类的超快速深度车道检测 github TPAMI 2022

ONCE-3DLanes: 构建单目3D车道检测 主页 github 数据集 CVPR 2022

基于关键点的全局关联网络用于车道检测 github CVPR 2022

Eigenlanes: 用于结构多样化车道的数据驱动车道描述符 github SDLane数据集 CVPR 2022

面向驾驶的车道检测模型评估指标 Comma2k19 LD数据集 CVPR 2022

CLRNet: 用于车道检测的跨层细化网络 CVPR 2022

通过曲线建模重新思考高效的车道检测 github CVPR 2022

使用位置嵌入的车道检测

AtrousFormer:使用多功能AtrousFormer和局部语义引导的车道检测

Laneformer: 用于车道检测的对象感知行列Transformer AAAI 2022

RONELDv2: 一种更快、更优的车道跟踪方法

2021年

SwiftLane: 快速高效的车道检测方法 ICMLA 2021

用于车道检测的混合时空序列到单一神经网络模型

YOLOP: 全景驾驶感知的一站式解决方案 github

VIL-100: 一个新的视频实例车道检测数据集和基线模型 github 数据集 ICCV 2021

ContinuityLearner: 用于车道分割的几何连续性特征学习

自动驾驶中车道检测模型对物理世界对抗攻击的鲁棒性

结构引导的车道检测 IJCAI 2021

CondLaneNet: 基于条件卷积的自顶向下车道检测框架

保持注意力在车道上: 实时注意力引导的车道检测 github CVPR 2021

YOLinO: 实时通用单次多段线检测

LaneAF: 使用亲和力场的鲁棒多车道检测 github

通过扩展自注意力的鲁棒车道检测

用于实时自动驾驶的端到端深度学习车道检测和路径预测

2020年

使用Transformers的端到端车道形状预测 github WACV 2021

3D-LaneNet+: 使用半局部表示的无锚点车道检测

保持注意力在车道上:注意力引导的车道检测 github

RONELD: 用于主动车道检测的鲁棒神经网络输出增强 github ICPR 2020

RESA: 用于车道检测的循环特征移位聚合器 github AAAI 2021

CurveLane-NAS: 统一车道敏感架构搜索和自适应点混合 ECCV 2020 数据集

通过优化空间嵌入实现轻量级车道检测 ECCV 2020 Workshop

基于动态视觉传感器的结构感知车道标记提取网络

基于双ConvGRU的时空网络车道检测模型

基于热图的消失点提升车道检测

用于车道检测的合成到真实域适应

E2E-LMD: 通过行级分类的端到端车道标记检测

SUPER: 一种新型车道检测系统

超快结构感知深度车道检测 github ECCV 2020

PolyLaneNet: 通过深度多项式回归进行车道估计 github

区域间亲和力蒸馏用于道路标记分割 github CVPR 2020

Gen-LaneNet: 3D车道检测的通用和可扩展方法 github 数据集 ECCV 2020

使用透视变换层远距离检测车道和道路标记

半局部3D车道检测和不确定性估计

FusionLane: 使用深度神经网络的多传感器融合车道标记语义分割 github

PINet:用于车道检测的关键点估计和点实例分割方法 github

Better-CycleGAN + ERFNet: 使用高效数据增强的低光照条件下车道检测:光照条件风格转换 提交至 IV 2020

使用实例分割和注意力投票的多车道检测 ICCAS 2019

2019

使用Google街景和CNN的动态车道检测方法 IEEE TENCON 2019

通过自注意力蒸馏学习轻量级车道检测CNN github ICCV 2019

使用高效卷积网络的多类车道语义分割 MMSP 2019

使用级联CNN的车道检测和分类 Eurocast 2019

在具有挑战性的条件下使用车道偏离检测分析驾驶员行为

FastDraw: 通过适应序列预测网络解决车道检测的长尾问题 CVPR 2019

不可知车道检测 github

深度多传感器车道检测 IROS2018

基于单一CNN和场景识别的多车道增强自由空间检测 IV2019 github

使用深度神经网络从连续驾驶场景中进行鲁棒车道检测

通过可微最小二乘拟合的端到端车道检测 github

2018

用于驾驶的端到端视频分割:自动驾驶汽车的车道检测

3D-LaneNet: 端到端3D多车道检测 ICCV 2019

使用深度学习的高效道路车道标记检测 DSP 2018

基于优化密集视差图估计的多车道检测算法 IST 2018

LineNet: 用于城市环境众包高清地图建模的可缩放CNN

实时立体视觉车道检测系统

LaneNet: 用于自动驾驶的实时车道检测网络

EL-GAN: 用于车道检测的嵌入损失驱动生成对抗网络

使用RGB-D相机的基于模板匹配的实时车道标记检测

面向端到端车道检测:一种实例分割方法 论文解读 github

基于立体视觉的前向碰撞预警系统车道检测和分类

基于视觉的车道检测进展:算法、集成、评估和基于ACP的并行视觉展望

(SCNN)空间即深度:用于交通场景理解的空间CNN AAAI 2018 CSDN译文 基于反透视变换和卡尔曼滤波的车道线检测

2017年

车道线检测和偏离预警系统最新进展综述

基于自动生成标签的深度学习车道标记分割 YouTube视频

VPGNet:用于车道和道路标记检测与识别的消失点引导网络 ICCV 2017 GitHub仓库

代码

https://github.com/voldemortX/pytorch-auto-drive

车道线检测(附代码的论文)

https://github.com/cardwing/Codes-for-Lane-Detection

https://github.com/karstenBehrendt/unsupervised_llamas

https://github.com/wvangansbeke/LaneDetection_End2End

https://github.com/georgesung/advanced_lane_detection

https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection

https://github.com/XingangPan/SCNN

https://github.com/davidawad/Lane-Detection

https://github.com/yang1688899/CarND-Advanced-Lane-Lines

https://github.com/SeokjuLee/VPGNet

https://github.com/mvirgo/MLND-Capstone:基于深度学习的车道线检测

https://github.com/galenballew/SDC-Lane-and-Vehicle-Detection-Tracking

https://github.com/shawshany/Advance_LaneFinding

博客/教程

基于深度学习的车道线检测(第1部分)

使用OpenCV进行简单的车道线检测

寻找车道线 — 车道线检测的简单流程

使用Python 3和OpenCV构建车道线检测系统

教程:构建车道线检测器

在线课程:自动驾驶算法

数据集

联系与反馈

如果您对论文有任何建议,欢迎给我发邮件 :)

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