文件名称：RONELD-Lane-Detection:RONELD方法的Python实现（ICPR 2020）
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更新时间：2024-06-17 14:13:29
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主动车道检测（RONELD）的稳健神经网络输出增强 “ RONELD：针对主动车道检测的鲁棒神经网络输出增强”的Python实现 纸 Zhe Ming Chng，Joseph Mun Hung Lew，Jimmy Addison Lee，“ RONELD：用于主动车道检测的鲁棒神经网络输出增强”将在2020年国际模式识别会议（ICPR）上发表。 arXiv上的链接： : 介绍 RONELD旨在作为从深学习车道检测模型，如SCNN和ENET-SAD来检测和优化活性车道检测中使用的交钥匙解决方案上的概率图的输出。 RONELD搜索划定活动车道的两个车道标记，该车道是车辆当前行驶的单个道路空间。 使用RONELD 该代码已在Python 3.6上进行了测试，并且也应在更高版本上运行。 lane_detection_functions.py 评估 该模块的代码存储在lane_dete