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基于方向一致损失的轻量车道线检测: 收藏
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引用; 《信息技术与网络安全》2022年第6期41卷 57-63,72页; 作者：陆智臣吴丽君陈志聪林培杰程树英福州大学物理与信息工程学院福建福州350108; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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