【摘 要】
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为了解决在计算资源有限的车载嵌入式设备中车道线检测算法存在实时性差、精度不高的问题,提出了一种带语义分割的轻量化车道线检测算法(SegLaneNet).首先通过简化并联的空洞卷积支路,增加跳跃连接结构,提出新的空洞空间金字塔池化模块(ASPP-tiny);接着定义模型的多尺度输入、跳跃连接的浅层特征与深层特征融合、并联不同采样率的空洞卷积特征融合;再有对自编码器中的上采样与下采样卷积进行剪枝操作,
【机 构】
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福州大学 数学与计算机科学学院,福州350108
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为了解决在计算资源有限的车载嵌入式设备中车道线检测算法存在实时性差、精度不高的问题,提出了一种带语义分割的轻量化车道线检测算法(SegLaneNet).首先通过简化并联的空洞卷积支路,增加跳跃连接结构,提出新的空洞空间金字塔池化模块(ASPP-tiny);接着定义模型的多尺度输入、跳跃连接的浅层特征与深层特征融合、并联不同采样率的空洞卷积特征融合;再有对自编码器中的上采样与下采样卷积进行剪枝操作,提出一种新的轻量化全卷积语义分割算法SegLaneNet应用于车道线检测;最后与Baseline算法相比
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