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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

slam_in_autonomous_driving - 自动驾驶SLAM技术教程及开源代码实现

GithubSLAM开源项目惯性导航激光建图组合导航自动驾驶

此项目提供自动驾驶SLAM技术的开源教程书籍和代码。内容涵盖惯性导航、组合导航、激光建图和定位等核心算法，包括误差状态卡尔曼滤波、预积分、ICP和NDT等经典SLAM算法的实现。书中提供简洁的数学推导和代码示例，并配有丰富数据集和动态演示，有助于深入理解自动驾驶中的SLAM技术。

awesome-hand-pose-estimation - 手部姿态估计研究与资源合集

3D hand reconstructionCVPRGithubdepth-based estimationhand pose estimationself-supervised learning开源项目

本项目汇集了手部姿态估计的核心资源，包括评估方法、权威期刊论文、顶级会议论文和预印本等，从2014年到2024年覆盖最前沿的研究成果，囊括了多视角视频数据集和RGB+深度数据集。本项目提供该领域的最新动态，适合研究人员和开发者参考，用户亦可贡献资源，共同完善这一知识库。

awesome-contrastive-self-supervised-learning - 对比自监督学习论文和资源汇总

Github对比学习开源项目深度学习自监督学习表示学习视觉模型

该项目收录了对比自监督学习领域的重要论文和资源,覆盖从2017年至今的研究成果。内容包括综述、算法、应用等,按年份分类整理。研究人员可通过此项目快速了解该领域发展历程和最新动态,是深入研究对比学习的重要参考资料。

awesome - 综合技术资源库汇集优质开源项目与工具

AwesomeGitHubGithub开发者资源开源开源项目编程语言

Awesome项目是一个涵盖广泛的技术资源库，汇集了从JavaScript、Python到机器学习、区块链等热门领域的优质开源项目。这个由社区维护的平台为开发者提供了便捷的途径，助力他们快速找到高质量的开发工具、框架和学习资料。通过定期更新，确保技术爱好者能够获取最新、最实用的资源信息。

awesome-deep-learning-papers - 2012-2016年度最受引用的深度学习研究论文

Github卷积神经网络图像识别开源项目深度学习神经网络自然语言处理

'Awesome Deep Learning Papers' 提供的是一份经精心策划的文献列表，囊括了2012至2016年间在深度学习领域中引用率最高的研究论文。覆盖从图像处理到自然语言处理等众多研究领域，旨在为研究人员与技术爱好者提供启发思考与深入了解的必读材料。

RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估

GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标

awesome_deep_learning_interpretability - 最新深度学习模型解释性研究与资源汇编

Githubawesome_deep_learning_interpretability开源项目引用次数最新论文模型解释性深度学习

awesome-roadmaps - 软件开发学习路线图资源汇总

GithubWeb开发学习路线开源项目移动开发编程语言软件开发

awesome-roadmaps 收录了多个领域的软件开发学习路线图，涵盖编程语言、Web开发、移动开发、游戏开发和AI等方向。项目为开发者提供系统化的学习路径和资源，助力技能提升和职业发展。每个路线图包含详细指南和最佳实践，是开发者学习成长的有力工具。

awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南

Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法

awesome-multi-task-learning - 精选多任务学习资源集合涵盖数据集代码库和研究论文

Github多任务学习开源项目机器学习神经网络自然语言处理计算机视觉

此项目汇集了多任务学习(MTL)领域的精选资源,包含数据集、代码库和研究论文。涉及计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域的MTL基准测试和数据集。另外还收录了MTL架构、优化方法和任务关系学习等相关研究。对于研究人员和工程师深入学习和应用MTL技术而言,这是一个极具参考价值的资源库。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

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