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Efficient Road Lane Marking Detection With Deep Learning
作者提出了LMD（Lane Marking Detector），利用 深度 卷积网络提取车道线特征，为增大感受野，采用了空洞卷积（dilated convolution）。
本文属于语义分割的，还未到实例分割的范畴。先分割出车道线，然后进行后处理，拟合车道线。
算法 流程图如下：
步骤：
a、采用CNN网络（LMD）生成车道线masks（lane masks），属于语义分割。在 训练 LMD时，作者分三类，分别是车道线、道路、其他类；LMD采用的是encode-decode的网络结构，引入dilated convolution增大感受野，采用softmax训练 模型 。
b、车道线聚 类 （lane grouping），采用的是传统方法。
c、拟合车道线方程（Lane Model Fitting），采用三次曲线。
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