基于方向一致损失的轻量车道线检测 | |
所属分类:技术论文 | |
上传者:zhoubin333 | |
文档大小:1168 K | |
标签: 深度学习 车道线检测 方向一致损失 | |
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文档介绍: 目前,轻量型车道线检测网络存在弯道检测效果差、网络感受野不够与实时性受限等问题,故提出了一种改进的轻量型车道线检测网络模型。首先,为提高弯道检测效果,设计了一种方向一致损失,以使模型适用于弯道场景。其次,为在增强网络实时性的同时提高其感受野,提出将自注意力机制与RepVGG相融合的网络作为模型的主干网络。该模型在CULane测试集上测试的总F1-measure达到了70.7%,在Tusimple测试集上测试的准确率达到95.92%,其平均推断速度达到了408 FPS。实验结果表明,该模型相较于目前轻量型模型在性能上有一定的提升,尤其对弯道场景下的车道线检测效果提升明显。 | |
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