| 基于方向一致?lián)p失的輕量車道線檢測(cè) | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>1168 K | |
| 標(biāo)簽： 深度學(xué)習(xí) 車道線檢測(cè) 方向一致?lián)p失 | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹： 目前，輕量型車道線檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)存在彎道檢測(cè)效果差、網(wǎng)絡(luò)感受野不夠與實(shí)時(shí)性受限等問題，故提出了一種改進(jìn)的輕量型車道線檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型。首先，為提高彎道檢測(cè)效果，設(shè)計(jì)了一種方向一致?lián)p失，以使模型適用于彎道場(chǎng)景。其次，為在增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)性的同時(shí)提高其感受野，提出將自注意力機(jī)制與RepVGG相融合的網(wǎng)絡(luò)作為模型的主干網(wǎng)絡(luò)。該模型在CULane測(cè)試集上測(cè)試的總F1-measure達(dá)到了70.7%，在Tusimple測(cè)試集上測(cè)試的準(zhǔn)確率達(dá)到95.92%，其平均推斷速度達(dá)到了408 FPS。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型相較于目前輕量型模型在性能上有一定的提升，尤其對(duì)彎道場(chǎng)景下的車道線檢測(cè)效果提升明顯。 | |
| 現(xiàn)在下載 | |
| VIP會(huì)員，AET專家下載不扣分；重復(fù)下載不扣分，本人上傳資源不扣分。 | |
深度學(xué)習(xí) 相關(guān)資源
zhoubin333 的最新分享
- 基于雙模單包授權(quán)的公路零信任安全應(yīng)用研究*
- 基于區(qū)塊鏈的法檢司數(shù)據(jù)安全共享技術(shù)研究*
- 揭開“算法的面紗”：關(guān)于構(gòu)建算法解釋框架的思考
- 企業(yè)“數(shù)據(jù)池”的商業(yè)秘密保護(hù)路徑探究
- 注意力經(jīng)濟(jì)下陪伴式人工智能平臺(tái)的侵權(quán)責(zé)任
- 數(shù)據(jù)抓取行為競(jìng)爭(zhēng)法規(guī)制中的利益衡量研究
- 基于同態(tài)的多對(duì)多電子投票方案設(shè)計(jì)*
- 基于策略和屬性隱藏的區(qū)塊鏈訪問控制方法研究
Copyright ? 2005-2024 華北計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程研究所版權(quán)所有 京ICP備10017138號(hào)-2