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车道线检测

分布鲁棒性与安全1自动驾驶与遥感1生成模型与扩散1

Towards Stealthy and Effective Backdoor Attacks on Lane Detection: A Naturalistic Data Poisoning Approach

用扩散模型在易受攻击区域合成自然化后门触发器，并配合梯度热图定位最优注入位置，为视觉模型后门攻防研究提供了可复用的触发器生成与位置搜索范式。

TopoHR: Hierarchical Centerline Representation for Cyclic Topology Reasoning in Driving Scenes with Point-to-Instance Relations

TopoHR 提出分层中心线表示（点查询、实例查询、语义表示）与分层拓扑推理模块，在统一架构中同时建模点-实例（P2I）和实例-实例（I2I）关系，并让中心线检测与拓扑推理形成循环增强。对做自动驾驶感知的研究者，这套 P2I 关系建模和端到端循环交互设计可直接迁移到车道线拓扑、路网结构理解等任务。

HG-Lane: High-Fidelity Generation of Lane Scenes under Adverse Weather and Lighting Conditions without Re-annotation

无需重新标注即可在雨雪雾与夜间/黄昏条件下合成高保真车道场景图像，可直接作为车道线检测等下游任务的数据增广手段，缓解极端条件数据稀缺导致的模型失效。