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摘要
本发明公开了一种基于线锚的多分类车道线检测方法,以自定义数据集为模型训练真值数据,以特征金字塔网络为神经网络骨架对真值数据进行特征提取；利用通道注意力模块和空间注意力模块进行特征加权,利用预先定义的线锚对加权特征进行局部车道线采样；利用单头自注意力模块对线锚采样的局部车道线特征进行全局聚合,利用三个全连接层对全局聚合结果进行车道线置信度判定、车道线类别分类和车道线坐标回归,对回归结果进行非极大值抑制获得车道线坐标预测初值,归一化车道线置信度判定结果和车道线类别分类结果,利用焦点损失函数和平滑L1损失函数优化车道线坐标预测初值和归一化结果实现检测,其端到端车道线多分类检测满足了车道线检测速度要求。
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