作者:CV君

本篇为智能驾驶相关论文，含车道线检测、自动驾驶，共计 5 篇。

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车道线检测

End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers

使用 Transformer 捕获道路中细长车道线特征和全局特征，所发明的车道线检测算法与以往相比，可端到端训练、参数量更少、速度更快（高达 420 fps，单 1080Ti）。

作者 | Ruijin Liu, Zejian Yuan, Tie Liu, Zhiliang Xiong

单位 | 西安交通大学；首都师范大学等

论文 | https://arxiv.org/abs/2011.04233

代码 | https://github.com/liuruijin17/LSTR

详解 | Transformer 又立功了！又快(420 fps)又好的车道线检测算法

自动驾驶

Multimodal Trajectory Predictions for Autonomous Driving Without a Detailed Prior Map

作者提出一个基于 GAN 的全新框架，解决自动驾驶中的地图没有明确表示道路规则的问题。其中 discriminator 可以区分预测的轨迹是否遵循道路规则，而 generator 可以预测遵循它的轨迹。在 trajectory errors（轨迹误差）和落在可行驶车道上的轨迹比例方面都优于最先进方法。

作者 | Atsushi Kawasaki, Akihito Seki

单位 | 日本 Toshiba

论文 |

https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2021/papers/Kawasaki_Multimodal_Trajectory_Predictions_for_Autonomous_Driving_Without_a_Detailed_Prior_WACV_2021_paper.pdf

Generalized Object Detection on Fisheye Cameras for Autonomous Driving: Dataset, Representations and Baseline

作者 | Hazem Rashed, Eslam Mohamed, Ganesh Sistu, Varun Ravi Kumar, Ciaran Eising, Ahmad El-Sallab, Senthil Yogamani

单位 | Valeo R&D等

论文 | https://arxiv.org/abs/2012.02124

视频 | https://v.qq.com/x/page/s3220999xxy.html

Let's Get Dirty: GAN Based Data Augmentation for Camera Lens Soiling Detection in Autonomous Driving

用于自动驾驶中广角鱼眼镜头污染检测的新型基于 GAN 的数据增强技术。

作者 | Michal Uricar, Ganesh Sistu, Hazem Rashed, Antonin Vobecky, Varun Ravi Kumar, Pavel Krizek, Fabian Burger, Senthil Yogamani

单位 | Independent Researcher；Valeo等

论文 | https://arxiv.org/abs/1912.02249

SynDistNet: Self-Supervised Monocular Fisheye Camera Distance Estimation Synergized with Semantic Segmentation for Autonomous Driving

本文介绍了一种新型的多任务学习策略，以改善鱼眼和针孔相机图像的自监督单目距离估计。在 KITTI 上使用针孔模型评估了所提出的方法，在不需要外部尺度估计的情况下，实现了自监督方法中最先进的性能。

作者 | Varun Ravi Kumar, Marvin Klingner, Senthil Yogamani, Stefan Milz, Tim Fingscheidt, Patrick Maeder

单位 | Valeo DAR Kronach, Germany等

论文 | https://arxiv.org/abs/2008.04017

编译：CV君

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