CULane
평가 기록 63건
태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.
Lane Detection is a computer vision task that involves identifying the boundaries of driving lanes in a video or image of a road scene. The goal is to accurately locate and track the lane markings in real-time, even in challenging conditions such as poor lighting, glare, or complex road layouts.
Lane detection is an important component of advanced driver assistance systems (ADAS) and autonomous vehicles, as it provides information about the road layout and the position of the vehicle within the lane, which is crucial for navigation and safety. The algorithms typically use a combination of computer vision techniques, such as edge detection, color filtering, and Hough transforms, to identify and track the lane markings in a road scene.
<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: End-to-end Lane Detection )</span>
데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.
평가 기록 63건
평가 기록 43건
평가 기록 21건
평가 기록 19건
평가 기록 11건
평가 기록 10건
평가 기록 10건
평가 기록 9건
평가 기록 3건
평가 기록 3건
평가 기록 2건
평가 기록 2건
평가 기록 1건
평가 기록 1건
평가 기록 1건
평가 기록 1건
평가 기록 1건
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.