Fugu-MT 論文翻訳(概要): [Re] CLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detection

論文の概要: [Re] CLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01142v1
Date: Mon, 2 Oct 2023 12:31:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-04 22:01:15.782578
Title: [Re] CLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detection
Title（参考訳）: [Re]CLRNet:レーン検出のためのクロス層リファインメントネットワーク
Authors: Viswesh N, Kaushal Jadhav, Avi Amalanshu, Bratin Mondal, Sabaris Waran, Om Sadhwani, Apoorv Kumar, Debashish Chakravarty
Abstract要約: 基本的なコードは著者によって利用可能になった。本稿では,車線検出における高次・低次特徴の両面を利用したクロス層再分断ネットワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3141085922386211
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The following work is a reproducibility report for CLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detection. The basic code was made available by the author. The paper proposes a novel Cross Layer Refinement Network to utilize both high and low level features for lane detection. The authors assert that the proposed technique sets the new state-of-the-art on three lane-detection benchmarks
Abstract（参考訳）: 次の作業はCLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detectionの再現性レポートである。基本コードは著者によって利用可能になった。本稿では,高レベルと低レベルの両方の特徴を車線検出に活用する,新しいクロスレイヤー・リファインメントネットワークを提案する。著者らは,提案手法が3つの車線検出ベンチマークに新しい最新技術を設定することを主張する。

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