行分类问题可以应用于多个领域和问题，其中一些示例包括：

1. 文本分类： 在自然语言处理中，可以将文本分为不同的类别，例如情感分析、主题分类等。每个文本可以被视为一个“行”，而分类任务就是对每个行进行分类。

2. 图像处理中的行区域分类： 在图像处理中，可以将图像分成若干行，然后通过对每行进行分类来实现整个图像的分类。这可以用于识别图像中的特定区域，如物体、场景等。

3. 车道检测（如你之前提到的）： 将图像中的每一行视为一个独立的分类问题，以确定是否存在车道信息。

4. 时间序列数据的行分类： 在时间序列分析中，可以将数据序列划分为行，并对每个行进行分类，例如股票价格预测、生物信号分类等。

5. 音频处理中的音频行分类： 在音频处理领域，可以将音频信号分成行，并通过行分类来实现音频事件的识别，如语音识别、环境声音分类等。

车道检测方法中，将车道检测过程视为基于行的全局特征选择问题，实际上就是一种行分类问题。这意味着对于图像中的每一行，通过使用全局特征来判断是否包含车道信息。这种方法的优势在于能够显著降低计算成本，提高处理速度，同时通过大感受野的全局特征处理，能够更好地适应各种具有挑战性的场景，如严重遮挡和极端光照条件。这种新颖而有效的方法为车道检测问题提供了一种更高效的解决途径。