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车道线检测研究综述，论文、代码与数据集汇总

车道检测深度学习计算机视觉自动驾驶论文综述 Github 开源项目

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。

Github

论文

介绍相关项目

awesome-vehicle-security - 全面的车辆安全和汽车黑客资源汇总

CAN总线ECUGithub开源项目汽车黑客漏洞分析车辆安全

该项目汇集了车辆安全和汽车黑客领域的全面资源,包括技术文章、研究论文、开源工具、硬件设备等。内容涵盖从入门知识到高级技巧,适合不同水平的开发者和研究人员学习参考。除技术资料外,还收录了相关会议、播客等行业动态,是车辆安全领域的权威资源集合。

awesome-deep-optics - 端到端光学设计与深度光学研究最新进展

Github光学系统优化开源项目深度光学神经网络端到端光学设计计算成像

本项目收录深度光学和端到端光学设计领域的前沿论文与资源，主要涉及波传播模型和光线追踪模型。内容包括单DOE、元表面、混合光学等多个研究方向，旨在帮助研究者掌握最新进展，探索深度学习在光学系统优化中的应用，以提升信息编码和成像效果。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

YOLOv8-multi-task - 轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割

GithubYOLOv8多任务学习开源项目目标检测自动驾驶语义分割

YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型，可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计，在提高性能的同时保持高效率。实验表明，该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法，适用于需要实时处理的多任务场景。

awesome-learning - 软件测试与自动化的全面学习资源库

Github学习资源开源项目测试原则编程语言自动化测试软件测试

这个资源库汇集了软件测试和自动化领域的全面学习材料，包括编程语言、测试框架、最佳实践和行业趋势。资源涵盖从入门到高级的免费教程、课程、博客和指南，注重实用性，涉及编码原则、测试技巧和自动化策略。适合希望提升测试技能或转向自动化测试的专业人士学习参考。

Awesome-CVPR2024-CVPR2021-CVPR2020-Low-Level-Vision - CVPR 2020-2024年底层视觉论文代码汇总

CVPRGithub代码集图像处理底层视觉开源项目论文集

该项目整理了CVPR 2020至2024年底层视觉领域的重要论文和代码，包括超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪等任务。项目为研究人员提供全面资源，促进底层视觉技术发展。此外，还收录了其他相关会议和研究组信息，是计算机视觉研究的重要参考。项目收录了数百篇论文及其相应的代码实现链接，为研究者提供了丰富的学习和实践资源。

Awesome-Interaction-Aware-Trajectory-Prediction - 最新交互感知行为与轨迹预测资源

AIBehavior and Trajectory PredictionGithubJiachen Liautoregressivetrajectory datasets开源项目

awesome-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总

Github多模态强化学习开源项目表征学习视觉强化学习语言模型预训练

本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。

awesome-knowledge-distillation - 知识蒸馏技术研究论文资源集锦

AIGithub开源项目模型压缩深度学习知识蒸馏神经网络

项目汇集了知识蒸馏领域的学术论文，内容丰富全面。资源从早期神经网络集成研究到当前前沿方法，涉及模型压缩、迁移学习等多个相关方向。对于深入研究知识蒸馏技术的学者和工程师而言，这是一个系统化的参考资料库。

Awesome-Learning-with-Label-Noise - 噪声标签学习研究资源汇总

Github开源项目数据集机器学习标签噪声深度学习算法

Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具，涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考，有助于解决噪声标签问题，促进机器学习在不完美数据环境中的应用。

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