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摘要
本发明公开了一种基于渐进式特征对齐的无监督域适应车道线检测方法,主要解决现有技术在未标注现实场景下车道线检测精度下降的问题。其实现方案是：1)获取源域和目标域数据；2)构建由图像级特征对齐网络、实例级特征对齐网络和现有的车道线检测网络UFLD组成的域适应车道线检测网络DA-UFLD；3)构建DA-UFLD的总损失函数；4)将所获数据同时作为DA-UFLD的输入,以总损失函数收敛为目标,训练DA-UFLD,并在训练中渐进式完成图像级特征和实例级特征的提取和对齐；5)利用训练好的DA-UFLD在未标注场景下完成车道线检测。本发明显著提高了未标注现实场景下车道线检测的精度,可用于辅助驾驶和自动驾驶。
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