We cast a clustering problem of the predicted key points as an instance segmentation problem; the PINet can be trained regardless of the number of the traffic lines. The PINet achieves competitive accuracy and false positive on the TuSimple and Culane datasets, popular public datasets for lane detection.

2024年3月19日 · 论文提出PointInstanceNetwork (PINet)，一种基于关键点检测和实例分割的车道检测方法，适用于自动驾驶。 通过堆叠的hourglassnetworks减少模型运算，适应不同计算能力，能处理不同数量的车道线，实现在TuSimple和Culane数据集上的高精度和低误报率。 《Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection》 论文： https://arxiv.org/abs/2002.06604. 代码： GitHub - koyeongmin/PINet. 论文解读： …

2024年3月17日 · PINet在车道线检测任务上取得了较好的性能，能够准确地检测出图像中的车道线，并且对于复杂的场景和光照条件也具有一定的鲁棒性。在本篇论文中PINet通过堆叠的沙漏网络（hourglass networks）来预测车道上的关键点，并将这些点作为实例进行分割。这种方法可以 ...

2022年9月5日 · 资源摘要信息:PINet是一个针对车道检测的关键点估计和点实例分割的方法，它支持Python3，并且提供了在CULane和TuSimple数据集上的预训练权重。 PINet 的性能经过优化，旨在提供高效的车道 检测 解决方案。

最近韩国光州科学技术研究所在arxiv上新推出一篇用特征点做车道线的文章PINet，地址如下： 代码已在Github上开源： 之前在 summary 中曾提到过《Reliable Multilane Detection and Classification by Utilizing CNN as a Regression Network》这篇文章是用特征点回归的方法来做车道线，但采用的是用全连接层直接回归坐标点的方法，缺点很明显， 缺乏了空间上的泛化能力，全连接所得的权重严重依赖于数据的分布，非常容易造成过拟合，且该模型也只能处理固定条数 …

New version is available at https://github.com/koyeongmin/PINet_new; Python3, pretrained weights of CULane and TuSimple, and higher performance.

其思路是构建一个NN的similarity matrix（其中N表示点云的数量），SM矩阵中每个元素表示任意两个点的feature的相似度，PINet的一大问题就在这个SM上，由于矩阵的大小和点的数量的平方关系，为了训练网络，pinet中构建了一个(256/8*512/8)**2大小的矩阵，直接导致了训练 ...

PINet：精准车道检测新纪元，融合关键点估计与点实例分割技术，带来前所未有的性能提升！ 此项目基于PyTorch实现，在CULane和TuSimple数据集上预训练的模型，轻松适配Python环境。

pyjq is a Python bindings for jq (http://stedolan.github.io/jq/). jq is like sed for JSON data - you can use it to slice and filter and map and transform structured data with the same ease that sed, …

PiNet: Attention Pooling for Graph Classification, NeurIPS 2019 Graph Representation Learning Workshop. Pytorch implementation of Pinet. Contribute to meltzerpete/pinet2 development by creating an account on GitHub.