PersFormer_3DLane

收录理由

多数车道检测方案只在二维图像平面上输出结果，而自动驾驶系统实际规划路径时，需要的是三维空间中车道线的几何位置。PersFormer 的解决思路是，利用 Transformer 模块将单目前视图像中的局部区域映射到地面俯视坐标，从而把图像特征提升到鸟瞰视角，再在三维空间中预测车道线。它采用统一的二维/三维锚点设计，并配有一个辅助任务，让模型同时输出图像平面和鸟瞰视角下的车道结果，省去了两套独立系统的对齐麻烦。仓库里提供了完整的训练与评估脚本、预训练权重，以及 OpenLane 和 ONCE_3DLanes 上的基准数据，照着跑就能复现论文结果，之后也能方便地换成自己的相机参数或数据集来微调。对于刚开始做车道感知的团队来说，与其从零复现论文，不如拿它当起点继续扩展，这样省下的时间和精力相当可观。