OMR：具有遮挡感知的基于记忆的精细化视频车道检测
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内容提要
本文介绍了多种车道检测算法的进展，包括基于实例分割的快速检测方法、全局特征和行选择的高效算法，以及结合CNN和自注意力机制的模型。这些方法在不同数据集上表现出色，推动了自动驾驶技术的发展。
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Q&A
什么是基于实例分割的车道检测算法？
基于实例分割的车道检测算法将车道检测视为实例分割问题，通过学习的透视变换进行参数化拟合，能够处理可变数量的车道。
有哪些新方法提高了车道检测的速度和准确性？
新方法包括基于全局特征和行选择的算法，速度超过300帧每秒，并结合RESA模块和ESA模块来提高准确性。
Laneformer模型的主要特点是什么？
Laneformer是一种基于transformer架构的模型，通过自注意力机制有效捕获车道形状和语义特征，达到CULane基准的最佳表现。
SRLane车道检测器的性能如何？
SRLane以278FPS的速度运行，获得78.9%的F1得分，表现出色。
PersFormer模型在车道检测中有什么创新？
PersFormer是一种端到端的基于Transformer的单目3D车道检测器，能够同时检测2D和3D车道线，并生成鸟瞰图特征向量。
如何处理重度遮挡的车道图像？
通过基于深度Hough变换和动态卷积模块的网络架构，可以有效区分车道特征，表现出优异的检测性能。
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