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CULane
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新框架提升自动驾驶车道线检测精度
研究人员开发了一个新颖的框架，用于增强自动驾驶系统中的车道线检测。该方法通过改进特征表示和动态锚点评分，解决了现有基于锚点检测器的局限性。提出的门控水平-垂直令牌（GHVT）模块利用方向性令牌交互来增强骨干特征，而线质量感知动态锚点评分（LQAS）方法则基于质量监督和成对排名来优化分类置信度。将该框架应用于Anchor Decomposition Network（ADNet），在VIL-100数据集上实现了F1分数的显著提升，同时在C…
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SAM通过像素级标注增强自动驾驶数据集
研究人员开发了一种使用Segment Anything Model (SAM) 的新流程，为以前只有边界框的自动驾驶数据集生成密集、像素级的标注。这种基于SAM的方法已应用于Zenseact Open Dataset (ZOD)，生成了超过10万帧的标注，其中精选的2300帧子集显示了36%的接受率。在基于Transformer的CLFT和基于CNN的DeepLabV3+架构上的评估达到了48.1%的mIoU，而专门的模型对稀有类别显…