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基于LSTR和Vit-CoMer骨干的车道线检测方法
1
作者
郑剑
郭亦畅
《电子测量技术》
北大核心
2024年第19期164-171,共8页
针对LSTR算法在实际应用中存在的提取特征尺度单一及缺乏对车道局部特征有效捕捉的问题。本文首次将Vit-CoMer骨干网络用于车道线检测任务中,提出LSCoMer车道线检测模型。首先,在特征提取网络后使用MRFP丰富多尺度特征,提高检测精度;其...
针对LSTR算法在实际应用中存在的提取特征尺度单一及缺乏对车道局部特征有效捕捉的问题。本文首次将Vit-CoMer骨干网络用于车道线检测任务中,提出LSCoMer车道线检测模型。首先,在特征提取网络后使用MRFP丰富多尺度特征,提高检测精度;其次,在Transformer结构的开始和结束位置集成CTI模块,以促进CNN的局部特征与Transformer的全局特征之间有效融合,强化后者在局部细节上的敏感性。实验结果表明,本文方法在TuSimple数据集上准确率为96.68%,较原LSTR方法提升0.5%且显著优于PolyLaneNet等同类方法,在CULane数据集中,本文方法F 1分数比LSTR方法提升3.02%。
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关键词
车道线检测
LSTR算法
TRANSFORMER
多尺度特征
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题名
基于LSTR和Vit-CoMer骨干的车道线检测方法
1
作者
郑剑
郭亦畅
机构
江西
理
工
大学
信息
工
程学院
江西理工大学宜春新能源锂电研究院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第19期164-171,共8页
基金
宜春市科技专项资金(2023YBKJGG02)项目资助。
文摘
针对LSTR算法在实际应用中存在的提取特征尺度单一及缺乏对车道局部特征有效捕捉的问题。本文首次将Vit-CoMer骨干网络用于车道线检测任务中,提出LSCoMer车道线检测模型。首先,在特征提取网络后使用MRFP丰富多尺度特征,提高检测精度;其次,在Transformer结构的开始和结束位置集成CTI模块,以促进CNN的局部特征与Transformer的全局特征之间有效融合,强化后者在局部细节上的敏感性。实验结果表明,本文方法在TuSimple数据集上准确率为96.68%,较原LSTR方法提升0.5%且显著优于PolyLaneNet等同类方法,在CULane数据集中,本文方法F 1分数比LSTR方法提升3.02%。
关键词
车道线检测
LSTR算法
TRANSFORMER
多尺度特征
Keywords
lane detection
LSTR algorithm
Transformer
multi-scale features
分类号
TN209 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LSTR和Vit-CoMer骨干的车道线检测方法
郑剑
郭亦畅
《电子测量技术》
北大核心
2024
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