车道线检测硕士论文
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车道线检测算法通常分为两种类型：一种是基于基于视觉特征来做语义分割或者实例分割，例如 LaneNet 和 SCNN ；另一种是通过视觉特征来预测车道线所在位置的点，以此来解决 no-visual-clue 问题的模型，比如本文提到的 Ultra-Fast-Lane-Detection 。
offical github ： paper ： Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection
下图展示了整个模型的结构，基本可以分为三个部分： Backbone 、 Auxiliary 部分和用于车道线候选点选择的 Group Classification 部分。可以看出，由于整个 pipeline 中参与最终 inference 的部分只进行了下采样而不像分割模型还进行了多轮的上采样，因此模型整体的计算量是相当低的，根据论文给出的结果可以达到 300FPS 。
Backbone 部分采用了较小的 ResNet18 或者 ResNet34 ，下采样到 4X 的部分作为最终的特征，这里其实是较为浅层的特征，一般分割模型要下采样到 16x 或者 32x 。论文里也提到了使用较大的感受野就可以达到不错的检测效果，这样就可以极大的提高模型的推理速度。
Auxiliary 部分对三层浅层特征进行了 concat 和上采样，用来进行实例分割。其目的是在训练过程中增强视觉特征，不参与推理。
Group Classification 部分如下所示，论文称之为 row-based selecting method based on global image features ，即在全局特征上进行行索引来计算候选点，这样的方法将先验假设融入到了车道线检测的任务中。
在分割任务上，最终的特征图的大小是 HxWxC 。分类是要沿着 C 方向的， C 方向的向量代表一个像素位置的特征向量属于哪一个类别；在本方法中，最终的特征图的大小是 hx(w+1)xC 。 h 是要在垂直方向上采样的行的数量（ row anchor ）， h 文章中使用的 Loss 函数分为三部分，分别是多分类损失 L_cls , 分割损失 L_seg 和车道结构化损失 L_str 。其中 L_cls 和 L_seg 是常用的分类、分割任务中常用的两种损失。 结构损失的目的是利用车道结构的先验知识来约束预测出来的车道线的形状。其中 L_sim 为相似度损失， L_shp 为形状损失。 相似度损失的出发点是同一个车道中，相邻的两个点之间的距离应该尽可能的近，这里使用 L1 范式来进行距离的约束。 形状损失的出发点是基于大多的的车道线都是直线，即使是曲线其大部分也是近似的直线。对于同一条车道线，在相邻 row achor 上的车道线的候选点的位置的选择应该尽可能的相近。理想的状况下它的值应该为 0 。 Loc 函数的含义是第 i 条车道的第 j 个 row anchor 中车道点的期望。 Prob 代表的是第 i 条车道的第 j 个 row anchor 中，第 k 个位置是车道点的概率。因为背景不被计算在内，因此 k 的取值从 1 开始。 论文给出 metric 结果如下所示，其评估硬件应该为 NVIDIA GTX 1080TI 。该方法在保证精度接近的情况下，极大的提升了推理速度，很适合实时检测的任务。 为了测试其真实的推理性能，我在 NVIDIA RTX 3070+CUDA11+ 的环境性进行了测试。模型的 backbone 为 resnet18 ，输入尺寸为 (288， 800， 3) 的情况下， Ultra-Fast-Lane-Detection 的推理性能如下所示，单 batch 推理速度约为 350FPS ，其性能与论文给出的结果基本一致。 本文将对论文 Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 进行解读。这篇论文是于2018年2月挂在arxiv上的。 文中提出了一种端到端的车道线检测算法，包括LaneNet和H-Net两个网络模型。其中，LaneNet是一种将 语义分割 和 对像素进行向量表示 结合起来的多任务模型，负责对图片中的车道线进行 实例分割 ；H-Net是由卷积层和全连接层组成的网络模型，负责预测转换矩阵H，使用转换矩阵H对属于同一车道线的像素点进行回归（我的理解是对使用坐标y对坐标x进行修正）。 根据论文中的实验结果，该算法在图森的车道线数据集上的准确率为，在NVIDIA 1080 TI上的处理速度为52FPS。 如图1所示，对于同一张输入图片，LaneNet输出实例分割的结果，为每个车道线像素分配一个车道线ID，H-Net输出一个转换矩阵H，使用转换矩阵H对车道线像素进行修正，并对修正的结果拟合出一个三阶的多项式作为预测得到的车道线。 论文中将实例分割任务拆解为 语义分割 和 聚类 两部分，如图2所示，LaneNet中decoder分为两个分支，Embedding branch对像素进行嵌入式表示，训练得到的embedding向量用于聚类，Segmentation branch负责对输入图像进行语义分割（对像素进行二分类，判断像素属于车道线还是背景）。最后将两个分支的结果进行结合得到实例分割的结果。 在设计语义分割模型时，论文主要考虑了以下两个方面： 1.在构建label时，为了处理遮挡问题，论文对被车辆遮挡的车道线和虚线进行了还原； 2. Loss使用 交叉熵 ，为了解决样本分布不均衡的问题（属于车道线的像素远少于属于背景的像素），参考论文 ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation ，使用了boundedinverse class weight对loss进行加权: 其中，p为对应类别在总体样本中出现的概率，c是超参数（ENet论文中是，使得权重的取值区间为[1,50]）。 为了区分车道线上的像素属于哪条车道，embedding_branch为每个像素初始化一个embedding向量，并且在设计loss时， 使得属于同一条车道线的像素向量距离很小，属于不同车道线的像素向量距离很大 。 这部分的loss函数是由两部分组成：方差loss(L_var)和距离loss(L_dist)： 其中，x_i为像素向量，μ_c为车道线的均值向量，[x]+ = max(0,x) 为了方便在推理时对像素进行聚类，在图4中实例分割loss中设置δ_d > 6*δ_v。 在进行聚类时，首先使用mean shift聚类，使得簇中心沿着密度上升的方向移动，防止将离群点选入相同的簇中；之后对像素向量进行划分：以簇中心为圆心，以2δ_v为半径，选取圆中所有的像素归为同一车道线。重复该步骤，直到将所有的车道线像素分配给对应的车道。 LaneNet是基于 ENet 的encoder-decoder模型，如图5所示，ENet由5个stage组成，其中stage2和stage3基本相同，stage1,2,3属于encoder，stage4,5属于decoder。 如图2所示，在LaneNet中，语义分割和实例分割两个任务 共享stage1和stage2 ，并将stage3和后面的decoder层作为各自的分支(branch)进行训练；其中， 语义分割分支(branch)的输出shape为W*H*2，实例分割分支(branch)的输出shape为W*H*N，W,H分别为原图宽和高，N为embedding vector的维度；两个分支的loss权重相同。 LaneNet的输出是每条车道线的像素集合，还需要根据这些像素点回归出一条车道线。传统的做法是将图片投影到鸟瞰图中，然后使用2阶或者3阶多项式进行拟合。在这种方法中，转换矩阵H只被计算一次，所有的图片使用的是相同的转换矩阵，这会导致地平面（山地，丘陵）变化下的误差。 为了解决这个问题，论文训练了一个可以预测转置矩阵H的神经网络H-Net， 网络的输入是图片 ， 输出是转置矩阵H ： 由图6可以看出，转置矩阵H只有6个参数，因此H-Net的输出是一个6维的向量。H-Net由6层普通卷积网络和一层全连接网络构成，其网络结构如图7所示： Curve fitting的过程就是通过坐标y去重新预测坐标x的过程：LaneNet和H-Net是分别进行训练的。在论文的实验部分，两个模型的参数配置如下所示： • Dataset : Tusimple • Embedding dimension = 4 • δ_v= • δ_d=3 • Image size = 512*256 • Adam optimizer • Learning rate = 5e-4 • Batch size = 8 • Dataset : Tusimple • 3rd-orderpolynomial • Image size =128*64 • Adam optimizer • Learning rate = 5e-5 • Batch size = 10 道路交通论文 道路交通安全相关的论文应该怎么写呢？以下是我整理的道路交通论文，欢迎参考阅读！ 摘要 ： 交通安全关乎国计民生，是我国基础设施建设中不容忽视的问题之一。公路设计作为公路交通建设中关键的环节，其科学合理性直接影响着公路通车以后的使用性能，必须在公路设计阶段充分考虑对交通安全的影响。通过分析交通安全中公路设计因素的影响作用，探讨了改善公路设计的措施，以确保公路交通自设计之初就消除不必要的隐患，进一步提升公路交通安全。 关键词 ： 交通安全；公路设计；线形设计；视距 引言 交通安全的影响因素中，公路设计是最不容忽视的因素之一。公路设计是公路工程建设中的关键环节，其科学性直接影响着道路以后的使用性能。公路设计过程中如果未对公路线形、抗滑系数等充分考虑，就可能在以后的车辆行驶过程中引发安全事故。因此，探讨公路设计中对交通安全的影响因素，并采取相应的改进措施是十分必要的。 1公路设计因素对交通安全的影响 公路交通作为交通系统中重要的组成部分，其安全性能对交通安全的影响是不容忽视的。公路设计是公路交通建设的关键步骤，设计质量的优劣直接影响着公路的使用性能。通常情况下，公路交通安全会受到多种因素影响，因此在公路设计的过程中应充分考虑各种因素的综合影响，进而在设计之初就采取相应的措施以确保公路交通系统的可靠性。 平面线形设计对交通安全的影响 公路线是公路交通系统的主要组成部分，平面线形设计也是公路交通安全中首要考虑的因素。公路平面线形设计中必须充分考虑驾驶员在道路行驶过程中的心理和视觉感受，因为这些因素都直接影响着驾驶员在车辆行驶中的安全稳定性。实际上，每个驾驶员在车辆驾驶中的习惯和操控手法都不一致，这里主要考虑驾驶员的共性习惯问题，并兼顾个性效应。此外，设计中还应考虑紧急情况出现时驾驶员能够做出的控制和反应，以应对不同紧急状况的发生，从而在公路设计过程中就加强对交通事故及严重交通事故的预防。平面线形设计的优劣能够直接影响以后道路行驶中驾驶员的视觉效果，在设计过程中应特别重视对以上因素的影响[1]。视距设计对公路交通安全的影响所谓视距，通常包括平面视距和纵断视距。视距对于驾驶员安全行车的影响也是不容忽视的，良好的视距设计可以在驾驶员的行车过程中营造舒适的外在环境，并在紧急情况出现时能够有更加充分的时间和空间来采取措施，及时操控车辆到安全的区域。公路设计中的视距设计根据内容又可以分为停车视距设计、会车视距设计及超车视距设计，其中最应该引起重视的是超车视距，因为超车通常是最容易引起交通事故的操作之一。超车视距也被认为是最长的视距，交通意外风险最高，在行车过程中需要的时间和空间最多，因此必须在超车视距设计中给予充分的考虑。 纵断面线形设计对公路交通安全的'影响 纵断面的公路设计通常对视距的影响是决定性的，同时也是公路设计中影响交通安全的重要因素之一[2]。公路的线形设计中纵断面设计是十分重要的一个环节，特别是出现较长或者大型纵坡的情况时，公路纵断面的影响必须完全考虑。在公路上行驶的车辆一旦遇到长或大的纵坡，车辆载重量又较大的情况，就会保持长时间的低档行驶，进而对车辆造成一定的影响。除了大纵坡以外，还有一些其它方面的情况需要认真考虑，由于涉及到道路危险，因此纵断面的线形设计至关重要。 平纵组合设计对公路交通安全的影响 平纵组合设计是影响交通安全的又一重要因素。组合设计的最终目的是为了让道路行驶过程更人性化，更符合驾驶员的习惯，也是帮助行驶车辆能够更好地协调。只有设置了相应的平纵组合设计，才能够尽量避免或减少车辆在行驶的过程中由于不适应而引发的交通事故。平纵组合的设计对于公路交通来说是十分重要的，要充分考虑到驾驶员的行车习惯及在各种路段行车过程中产生的惯性心理及其影响。 2改善公路设计中对交通安全影响因素的措施 公路交通安全关系到社会生活的方方面面，提供良好的交通环境需要公路设计过程中充分地考虑到影响交通安全的因素，并采取相应的措施。公路交通安全系数的提高，离不开科学合理的公路设计。 改进公路平面线形设计 公路直线路段过长就容易引起驾驶员的视觉疲劳，同时也可能导致驾驶员的车速过快，因此，公路支线路段在设计长度上应尽量避免连续过长的路段。为了确保公路路段前后线形性能的稳定性，选择曲线半径时通常要用到比最小半径大的半径，且一般不超过1000m。此外，行车路段中出现比现行路段更复杂的情况后，应充分考虑车辆面临突然的变化采取习惯性制动措施的情况，一方面应尽可能通过曲线技术指标将路段科学过渡，留给驾驶员充分的时间做好预防突发状况的准备。此外，公路不仅仅是供人们通行的基础设施，同时也是周围环境的营造者，公路设计中也要考虑到对环境的影响，以为人们提供良好的行车外在环境。 改进公路视距设计的方法及措施 在改进公路视距设计中主要从以下3个方面进行分析[3]：首先，驾驶员在公路上行车要实现超车就必须具有足够的超车时间和空间，视距设计时就应考虑到为车辆超车提供行车净空的标准要求，并在以后的施工中严格保证净空的规范质量，以确保车辆行进过程有序地完成。其次，公路设计的过程中任何设计方案的提出都要满足国家标准的要求，特别是高等级公路和主干线公路，必须满足在该路段标准车速行驶的状态下完成超车所需要的时间和空间保证。最后，公路路段中如果出现人工构造物或者边坡时，除了要保证相应的空间以外，还应该考虑到构造物对驾驶员视线的影响，可以适当设置交通标志以提示驾驶员可能要面临的路况，以尽早采取制动或其它措施来应对，预防和减少交通意外的出现。 改进纵断面线形设计的措施 纵断面线形设计主要是针对长、大纵坡的路段，在设计的过程中要考虑长、大纵坡等实际情况。路段中出现较长或者较大的纵坡路段时，就需要对该路段进行爬坡设计，除了相应的受力计算外，也要保证各种行驶车辆在该路段爬坡时车辆的性能稳定性，绝不可采取极限值计算并应用于设计中。因为如果采取极限值法进行设计，一旦车辆性能受到影响就会发生不必要的交通事故。如果必须要采取极限值时，也应该辅助以相应能够有效降低车速的措施，或者设置醒目的道路警告交通标志，提前向驾驶员提示预警，让其尽早采取措施以减少由于特殊路段行车不当而引起的交通安全事故。 改进平面组合设计的措施 组合设计的目的通过平面上直线与曲线的交叉或者其它方式的纵断相接，为驾驶员提供良好的行车环境，以预防和减少交通意外的出现。例如，公路路段中出现急转弯或者连续陡坡的情况时，通过平面曲线设计将道路平曲线设置的长于平面竖曲线，可以有效降低车辆行驶该路段过程中的不适应，从而降低交通意外的发生概率。直线纵断面在驾驶员行车的过程中可能会造成视觉上的阻碍，在公路设计中应注意避免，同时，还应考虑到驾驶员突然采取制动措施时的车辆可能行进状况，设置相应的平面区域，以降低紧急意外引起的事故发生率，确保公路交通安全。 3结语 经济的发展离不开基础设施的建设，公路交通作为我国的主要交通形式正在扮演者越来越重要的角色。公路设计是公路交通的关键步骤，良好的公路设计能够为交通安全及早地剔除隐患，减少重大交通事故的出现频率。随着我国经济建设的快速发展，公路交通安全越来越受到公众的重视，公路设计工作者需要承担的责任越来越大，在设计过程中应充分考虑交通安全的影响因素，提高公路交通的可靠稳定性。 本文将对论文 Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 进行解读。这篇论文是于2018年2月挂在arxiv上的。 文中提出了一种端到端的车道线检测算法，包括LaneNet和H-Net两个网络模型。其中，LaneNet是一种将 语义分割 和 对像素进行向量表示 结合起来的多任务模型，负责对图片中的车道线进行 实例分割 ；H-Net是由卷积层和全连接层组成的网络模型，负责预测转换矩阵H，使用转换矩阵H对属于同一车道线的像素点进行回归（我的理解是对使用坐标y对坐标x进行修正）。 根据论文中的实验结果，该算法在图森的车道线数据集上的准确率为，在NVIDIA 1080 TI上的处理速度为52FPS。 如图1所示，对于同一张输入图片，LaneNet输出实例分割的结果，为每个车道线像素分配一个车道线ID，H-Net输出一个转换矩阵H，使用转换矩阵H对车道线像素进行修正，并对修正的结果拟合出一个三阶的多项式作为预测得到的车道线。 论文中将实例分割任务拆解为 语义分割 和 聚类 两部分，如图2所示，LaneNet中decoder分为两个分支，Embedding branch对像素进行嵌入式表示，训练得到的embedding向量用于聚类，Segmentation branch负责对输入图像进行语义分割（对像素进行二分类，判断像素属于车道线还是背景）。最后将两个分支的结果进行结合得到实例分割的结果。 在设计语义分割模型时，论文主要考虑了以下两个方面： 1.在构建label时，为了处理遮挡问题，论文对被车辆遮挡的车道线和虚线进行了还原； 2. Loss使用 交叉熵 ，为了解决样本分布不均衡的问题（属于车道线的像素远少于属于背景的像素），参考论文 ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation ，使用了boundedinverse class weight对loss进行加权: 其中，p为对应类别在总体样本中出现的概率，c是超参数（ENet论文中是，使得权重的取值区间为[1,50]）。 为了区分车道线上的像素属于哪条车道，embedding_branch为每个像素初始化一个embedding向量，并且在设计loss时， 使得属于同一条车道线的像素向量距离很小，属于不同车道线的像素向量距离很大 。 这部分的loss函数是由两部分组成：方差loss(L_var)和距离loss(L_dist)： 其中，x_i为像素向量，μ_c为车道线的均值向量，[x]+ = max(0,x) 为了方便在推理时对像素进行聚类，在图4中实例分割loss中设置δ_d > 6*δ_v。 在进行聚类时，首先使用mean shift聚类，使得簇中心沿着密度上升的方向移动，防止将离群点选入相同的簇中；之后对像素向量进行划分：以簇中心为圆心，以2δ_v为半径，选取圆中所有的像素归为同一车道线。重复该步骤，直到将所有的车道线像素分配给对应的车道。 LaneNet是基于 ENet 的encoder-decoder模型，如图5所示，ENet由5个stage组成，其中stage2和stage3基本相同，stage1,2,3属于encoder，stage4,5属于decoder。 如图2所示，在LaneNet中，语义分割和实例分割两个任务 共享stage1和stage2 ，并将stage3和后面的decoder层作为各自的分支(branch)进行训练；其中， 语义分割分支(branch)的输出shape为W*H*2，实例分割分支(branch)的输出shape为W*H*N，W,H分别为原图宽和高，N为embedding vector的维度；两个分支的loss权重相同。 LaneNet的输出是每条车道线的像素集合，还需要根据这些像素点回归出一条车道线。传统的做法是将图片投影到鸟瞰图中，然后使用2阶或者3阶多项式进行拟合。在这种方法中，转换矩阵H只被计算一次，所有的图片使用的是相同的转换矩阵，这会导致地平面（山地，丘陵）变化下的误差。 为了解决这个问题，论文训练了一个可以预测转置矩阵H的神经网络H-Net， 网络的输入是图片 ， 输出是转置矩阵H ： 由图6可以看出，转置矩阵H只有6个参数，因此H-Net的输出是一个6维的向量。H-Net由6层普通卷积网络和一层全连接网络构成，其网络结构如图7所示： Curve fitting的过程就是通过坐标y去重新预测坐标x的过程：LaneNet和H-Net是分别进行训练的。在论文的实验部分，两个模型的参数配置如下所示： • Dataset : Tusimple • Embedding dimension = 4 • δ_v= • δ_d=3 • Image size = 512*256 • Adam optimizer • Learning rate = 5e-4 • Batch size = 8 • Dataset : Tusimple • 3rd-orderpolynomial • Image size =128*64 • Adam optimizer • Learning rate = 5e-5 • Batch size = 10 车道线检测算法通常分为两种类型：一种是基于基于视觉特征来做语义分割或者实例分割，例如 LaneNet 和 SCNN ；另一种是通过视觉特征来预测车道线所在位置的点，以此来解决 no-visual-clue 问题的模型，比如本文提到的 Ultra-Fast-Lane-Detection 。 offical github ： paper ： Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection 下图展示了整个模型的结构，基本可以分为三个部分： Backbone 、 Auxiliary 部分和用于车道线候选点选择的 Group Classification 部分。可以看出，由于整个 pipeline 中参与最终 inference 的部分只进行了下采样而不像分割模型还进行了多轮的上采样，因此模型整体的计算量是相当低的，根据论文给出的结果可以达到 300FPS 。 Backbone 部分采用了较小的 ResNet18 或者 ResNet34 ，下采样到 4X 的部分作为最终的特征，这里其实是较为浅层的特征，一般分割模型要下采样到 16x 或者 32x 。论文里也提到了使用较大的感受野就可以达到不错的检测效果，这样就可以极大的提高模型的推理速度。 Auxiliary 部分对三层浅层特征进行了 concat 和上采样，用来进行实例分割。其目的是在训练过程中增强视觉特征，不参与推理。 Group Classification 部分如下所示，论文称之为 row-based selecting method based on global image features ，即在全局特征上进行行索引来计算候选点，这样的方法将先验假设融入到了车道线检测的任务中。 在分割任务上，最终的特征图的大小是 HxWxC 。分类是要沿着 C 方向的， C 方向的向量代表一个像素位置的特征向量属于哪一个类别；在本方法中，最终的特征图的大小是 hx(w+1)xC 。 h 是要在垂直方向上采样的行的数量（ row anchor ）， h 文章中使用的 Loss 函数分为三部分，分别是多分类损失 L_cls , 分割损失 L_seg 和车道结构化损失 L_str 。其中 L_cls 和 L_seg 是常用的分类、分割任务中常用的两种损失。 结构损失的目的是利用车道结构的先验知识来约束预测出来的车道线的形状。其中 L_sim 为相似度损失， L_shp 为形状损失。 相似度损失的出发点是同一个车道中，相邻的两个点之间的距离应该尽可能的近，这里使用 L1 范式来进行距离的约束。 形状损失的出发点是基于大多的的车道线都是直线，即使是曲线其大部分也是近似的直线。对于同一条车道线，在相邻 row achor 上的车道线的候选点的位置的选择应该尽可能的相近。理想的状况下它的值应该为 0 。 Loc 函数的含义是第 i 条车道的第 j 个 row anchor 中车道点的期望。 Prob 代表的是第 i 条车道的第 j 个 row anchor 中，第 k 个位置是车道点的概率。因为背景不被计算在内，因此 k 的取值从 1 开始。 论文给出 metric 结果如下所示，其评估硬件应该为 NVIDIA GTX 1080TI 。该方法在保证精度接近的情况下，极大的提升了推理速度，很适合实时检测的任务。 为了测试其真实的推理性能，我在 NVIDIA RTX 3070+CUDA11+ 的环境性进行了测试。模型的 backbone 为 resnet18 ，输入尺寸为 (288， 800， 3) 的情况下， Ultra-Fast-Lane-Detection 的推理性能如下所示，单 batch 推理速度约为 350FPS ，其性能与论文给出的结果基本一致。 1、基于霍夫变换的车道线检测2、基于仿射变换的车道线检测3、基于边缘拟合的车道线检测 本文将对论文 Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 进行解读。这篇论文是于2018年2月挂在arxiv上的。 文中提出了一种端到端的车道线检测算法，包括LaneNet和H-Net两个网络模型。其中，LaneNet是一种将 语义分割 和 对像素进行向量表示 结合起来的多任务模型，负责对图片中的车道线进行 实例分割 ；H-Net是由卷积层和全连接层组成的网络模型，负责预测转换矩阵H，使用转换矩阵H对属于同一车道线的像素点进行回归（我的理解是对使用坐标y对坐标x进行修正）。 根据论文中的实验结果，该算法在图森的车道线数据集上的准确率为，在NVIDIA 1080 TI上的处理速度为52FPS。 如图1所示，对于同一张输入图片，LaneNet输出实例分割的结果，为每个车道线像素分配一个车道线ID，H-Net输出一个转换矩阵H，使用转换矩阵H对车道线像素进行修正，并对修正的结果拟合出一个三阶的多项式作为预测得到的车道线。 论文中将实例分割任务拆解为 语义分割 和 聚类 两部分，如图2所示，LaneNet中decoder分为两个分支，Embedding branch对像素进行嵌入式表示，训练得到的embedding向量用于聚类，Segmentation branch负责对输入图像进行语义分割（对像素进行二分类，判断像素属于车道线还是背景）。最后将两个分支的结果进行结合得到实例分割的结果。 在设计语义分割模型时，论文主要考虑了以下两个方面： 1.在构建label时，为了处理遮挡问题，论文对被车辆遮挡的车道线和虚线进行了还原； 2. Loss使用 交叉熵 ，为了解决样本分布不均衡的问题（属于车道线的像素远少于属于背景的像素），参考论文 ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation ，使用了boundedinverse class weight对loss进行加权: 其中，p为对应类别在总体样本中出现的概率，c是超参数（ENet论文中是，使得权重的取值区间为[1,50]）。 为了区分车道线上的像素属于哪条车道，embedding_branch为每个像素初始化一个embedding向量，并且在设计loss时， 使得属于同一条车道线的像素向量距离很小，属于不同车道线的像素向量距离很大 。 这部分的loss函数是由两部分组成：方差loss(L_var)和距离loss(L_dist)： 其中，x_i为像素向量，μ_c为车道线的均值向量，[x]+ = max(0,x) 为了方便在推理时对像素进行聚类，在图4中实例分割loss中设置δ_d > 6*δ_v。 在进行聚类时，首先使用mean shift聚类，使得簇中心沿着密度上升的方向移动，防止将离群点选入相同的簇中；之后对像素向量进行划分：以簇中心为圆心，以2δ_v为半径，选取圆中所有的像素归为同一车道线。重复该步骤，直到将所有的车道线像素分配给对应的车道。 LaneNet是基于 ENet 的encoder-decoder模型，如图5所示，ENet由5个stage组成，其中stage2和stage3基本相同，stage1,2,3属于encoder，stage4,5属于decoder。 如图2所示，在LaneNet中，语义分割和实例分割两个任务 共享stage1和stage2 ，并将stage3和后面的decoder层作为各自的分支(branch)进行训练；其中， 语义分割分支(branch)的输出shape为W*H*2，实例分割分支(branch)的输出shape为W*H*N，W,H分别为原图宽和高，N为embedding vector的维度；两个分支的loss权重相同。 LaneNet的输出是每条车道线的像素集合，还需要根据这些像素点回归出一条车道线。传统的做法是将图片投影到鸟瞰图中，然后使用2阶或者3阶多项式进行拟合。在这种方法中，转换矩阵H只被计算一次，所有的图片使用的是相同的转换矩阵，这会导致地平面（山地，丘陵）变化下的误差。 为了解决这个问题，论文训练了一个可以预测转置矩阵H的神经网络H-Net， 网络的输入是图片 ， 输出是转置矩阵H ： 由图6可以看出，转置矩阵H只有6个参数，因此H-Net的输出是一个6维的向量。H-Net由6层普通卷积网络和一层全连接网络构成，其网络结构如图7所示： Curve fitting的过程就是通过坐标y去重新预测坐标x的过程：LaneNet和H-Net是分别进行训练的。在论文的实验部分，两个模型的参数配置如下所示： • Dataset : Tusimple • Embedding dimension = 4 • δ_v= • δ_d=3 • Image size = 512*256 • Adam optimizer • Learning rate = 5e-4 • Batch size = 8 • Dataset : Tusimple • 3rd-orderpolynomial • Image size =128*64 • Adam optimizer • Learning rate = 5e-5 • Batch size = 10 paperask能检测硕士论文，但和知网检测结果比肯定有差距。目前很多高校都是以知网检测报告为准的。如果学校、机构要求使用知网的话，那么使用paperask进行检测，结果肯定会存在差异的。Paperask与其他检测系统存在差异的原因，主要是因为paperask有专属对比库。超过 1200 亿海量指纹数据，包含了大部分的期刊、图书、论文、互联网数据 自建对比库。中国知网在论文检测的优势可以说与其他系统有很大的差别，因为知网有自己独有的资源，这也是它与其他系统的区别所在。所以学术堂建议前期可以使用paperask进行论文查重，最后定稿的时候再在知网上查一次。 硕士学位论文查重范围有哪些？有些学生在做检测时可能对最终结果不满意。即使是我们自己进行创作的论文，如果在语言组织上过于简单平淡或泛泛而谈，在重复率上也会超出部分学校的要求。其实，发生发展这样的情况很普遍。究其原因，知网查重系统的检测范围是非常广泛的，所以只要有一些参考别人的文字，那么就有被检测出来的可能。硕士学位论文的查重检测有哪些范围呢？当初各大院校的硕士论文使用的是知网系统，在检测的时候这套系统有更多的数据源供参考。比如各个部分高校往年的论文库，各大已经收录的期刊杂志等等。有的学生写论文时往往抱着侥幸的心态，认为在前些年的毕业生写论文时，没有这种风险。不论是哪一届的毕业论文，各校都会在定稿时进行查重，这些论文也会被知网收录到学术论文联合比对库中。所以，只要是在参考的时候我们没有做适当的修改，那么学生成绩信息肯定是一个不及格的。既然知网论文检测的检测局限如此之广，如果同学们参考使用资料又如何呢？最好的学习方法是通过书中的一些参考书。只如果知网查重系统，那么绝对是对全网资源的覆盖。但如果是一些年代比较久远或者网络上没有学习相关管理信息的书籍，那么我们这些学生信息和数据一定是知网无法查阅到的。所以写论文时，可以完全放弃网络资源，把精力放在书上，这样写出来的论文不仅有相关的论据，重复率也会有很好的效果。知网查重系统数据的日益更新，绝对是一件让论文风气受益良多的事情。尤其是在硕士专业毕业设计阶段，如果我们此时还在研究采用东拼西凑或抄袭的方式写论文，那么对学术原创性肯定会产生具有一定的消极因素作用。 硕士学位论文正文部分在进行论文查重时一定要上传的部分，那么文章正文部分内容比较多。其中包含了图表和公式以及代码等，在硕士论文中也是比较关键的内容。想必大家都知道毕业论文里面目录是自动生成的情况下，是不在检测范围的。然而，检测系统通常会按照文章自动生成的目录分段对文章进行查重，那么也能看出文章里面的目录作用就如同指挥人员。但要特别注意的是，必须确保目录格式是准确的，不然拿到查重报告就会发现高重复率。检测系统对硕士学位论文参考文献通常不做知网查重，但由于有些作者的参考文献格式存在错误。当查重系统发现这一部分属于参考文献部分时，也会将这一部分的参考文献纳入到论文查重的范畴，必然会引起论文更高的重复性。近些年硕士学位论文审核越来越严格，上传到查重系统进行检测时，应对硕士学位论文格式进行严格审核。 随着毕业季节的到来，许多学生开始设计毕业论文。毕业论文用于检测学生的学习成果，查重率代表论文的合格程度。每种类型的论文查重都很重要，论文都有严格的查重流程和标准。对于硕士研究生来说，通过查重要求是他们成功获得答辩资格的前提，那么硕士论文查重的标准是什么？paperfree小编将带你去了解。 一般而言，硕士毕业论文查重标准约为20％，视为合格。我们国家对学术造假的打击越来越大，论文查重是必不可少的一关，许多大学要求硕士生论文全文除引用文献重复率低于20％可以过关，有些大学要求低于10％。各学校对不同专业的要求有不同的严格性。若要对论文进行评优，最好控制在10％以下，甚至低于10％的评优机会。 现在学校内部查重对个人不开放，学校一般会给两次查重的机会，大家要有针对性地进行重复率的修改，避免浪费免费的查重机会，以后还要进行查重只能到市场上找论文查重网站进行论文检测。事实上，大家在写作时，可以先在初稿阶段自己找查重系统检测，再针对修改，可以很大程度上节约检测成本，性价比会高一些，以后再用学校的检测机会，就更加精确了。车辆及道路车道线检测论文
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