【摘 要】
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鉴于车道线检测在自动驾驶中占据重要地位,文章提出一种基于迁移学习的车道线检测方法,用Darknet53替代原DeepLabv3+的特征提取网络.针对图片中车道线类与背景类分布极不平衡的问题,使用Focal Loss函数替代CE Loss函数.实验结果表明,该方法的检测效果比原网络好,平均交并比达到76.95％,具有良好的准确性.
【机 构】
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大连海洋大学,辽宁 大连 116023
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鉴于车道线检测在自动驾驶中占据重要地位,文章提出一种基于迁移学习的车道线检测方法,用Darknet53替代原DeepLabv3+的特征提取网络.针对图片中车道线类与背景类分布极不平衡的问题,使用Focal Loss函数替代CE Loss函数.实验结果表明,该方法的检测效果比原网络好,平均交并比达到76.95％,具有良好的准确性.
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