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awesome-lane-detection

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。

awesome-CARLA - CARLA自动驾驶模拟器资源大全
CARLAGithub开源开源项目教程模拟器自动驾驶
CARLA是一款开源的自动驾驶系统模拟器,本文汇总了CARLA相关的优质资源,包括官方发布、教程、示例代码等。涵盖强化学习、模仿学习、多智能体、目标检测、图像分割等多个领域,为开发者提供全面的CARLA学习和应用参考。无论是入门还是进阶,都能在这里找到有价值的CARLA项目和工具。
End-to-end-Autonomous-Driving - 端到端自动驾驶研究资源综合集成
CARLAGithub开源项目机器学习端到端自动驾驶计算机视觉
该项目整合端到端自动驾驶研究资源,涵盖学习材料、研讨会、论文集、基准测试、数据集及竞赛信息。旨在为自动驾驶研究提供全面参考,推动技术发展。内容定期更新,欢迎社区参与贡献。
awesome-object-detection - 提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源
Fast R-CNNFaster R-CNNGithubMask R-CNNR-CNNYOLO开源项目
awesome-object-detection为研究者和开发者提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源,适用于学术研究与实际应用。
Awesome-World-Model - 自动驾驶领域的世界模型研究与应用进展
Autonomous DrivingCVPRGenerative AIGithubSurveyWorld Models开源项目
本页面汇总了关于自动驾驶世界模型的最新论文和研究成果,涵盖包括CVPR、ECCV、ICML和ICLR等知名会议和期刊的前沿研究。通过这些世界模型,研究人员能够预测未来状态,提升基础模型性能,并生成未来的点云数据。此外,页面还介绍了重要的研讨会与挑战赛,以及业界专家的技术博客和视频,提供了对自动驾驶世界模型应用的全面视角。
Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集
GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目
本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题,并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外,项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源,为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。
PersFormer_3DLane - PersFormer基于透视变换实现精确的3D车道线检测
3D车道线检测GithubOpenLane基准PersFormerPyTorch实现开源项目透视变换
PersFormer是一种创新的3D车道线检测模型,采用基于Transformer的模块生成BEV特征并参考相机参数。模型能同时进行2D和3D车道检测,提升特征一致性与多任务学习效果。PersFormer在OpenLane和Apollo 3D Lane Synthetic数据集上的表现优异,超越了多种现有方法,并提供简便的安装与评估说明以及详细的训练和测试指南,成为3D车道检测领域的重要进展。
awesome-remote-sensing-change-detection - 遥感变化检测数据集与代码资源汇总
Github多光谱开源项目数据集深度学习遥感变化检测高分辨率
项目整理了遥感变化检测领域的关键资源,包括数据集、算法代码和竞赛信息。数据类型覆盖多光谱、高光谱和3D等,同时收录了传统方法和深度学习的实现代码。为该领域研究和应用提供全面参考,内容持续更新。
Awesome-Deep-Community-Detection - 社区发现中的深度学习方法综述与资源集
Github图神经网络复杂网络开源项目深度学习社区检测网络嵌入
本项目汇集了深度学习在社区发现领域的最新研究成果和资源。内容包括综述论文、基于卷积网络、图注意力网络和生成对抗网络的方法,以及相关数据集和工具。同时收录了传统的非深度学习社区发现技术,为研究人员提供全面参考。项目整理了大量论文、代码实现和相关资源,是了解该研究前沿的重要参考。
LaneGCN - 基于车道图表示的车辆运动预测方法
GithubLaneGCN开源项目自动驾驶计算机视觉车道图表示运动预测
LaneGCN是一种基于车道图表示的车辆运动预测方法。该方法利用图卷积网络处理复杂道路拓扑,提高了预测准确性。LaneGCN在Argoverse运动预测竞赛中取得第一名,显示了其在自动驾驶领域的应用潜力。项目提供了开源代码和预训练模型,便于研究人员进行复现和深入研究。
awesome-camouflaged-object-detection - 伪装物体检测研究进展综述与资源汇总
Github伪装物体检测图像分割开源项目数据集深度学习计算机视觉
本项目全面总结伪装物体检测(COD)领域的研究进展,涵盖检测、分割、场景理解等方向。汇集顶级论文、数据集和代码资源,定期更新最新成果。为研究人员提供了解COD前沿进展的重要参考。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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