論文筆記|Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation
用盡量少的語言描述一篇paper
本文看點：
結合embedding和Segmentation mask提供一種做Lane Instance Segmentation的思路
Lane的Instance Segmentation可以比單純的Segmentation適應更多樣的路面情況，本文在Segmentation Mask的基礎上增加了embedding分支，用以使得每條lane中的畫素embedding結果更加接近，有了lane的segmentation mask和其中畫素的embedding就可以利用聚類的方法將mask 根據閾值切分為幾條單獨的lane。
網路思路如下：
embedding的學習還是通過類似於contrastive loss的方法，將同類拉近，異類拉遠。
另外，文章中根據影象來學習lane的擬合引數，資料驅動的學習使得系統對於上下坡的場景適應性更強
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