端到端新突破：直接预测3D车道线参数，实现感知与规控无缝对接

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论文标题： CurveFormer++: 3D Lane Detection by Curve Propagation with Temporal Curve Queries and Attention 论文作者： Yifeng Bai, Zhirong Chen, Pengpeng Liang and Erkang Cheng 编译：Deep蓝同学 审核：Los 导读： 本文提出了一种名为CurveFormer++的单阶段3D车道检测方法，它基于Transformer架构，利用曲线传播和注意力机制，直接从透视图像中提取特征并推断出3D车道信息。本办法直接预测3D车道曲线参数，预测结果可以直接用到下游的规划和控制任务中。 ©️【深蓝AI】编译 车道检测是自动驾驶感知系统的重要组成部分，它能够为自动驾驶汽车提供准确的车道信息。传统的车道检测方法主要在图像空间中进行，但这样得到的车道结果并不适合下游的规划和控制任务——因为它们需要以3D空间中的曲线参数的形式表示车道。为此，传统方法还需要一个后处理步骤，将图像空间中的2D车道结果 ………………………………