典型文献
一种采用区域知识蒸馏网络的车道线检测算法
文献摘要：
目前,深度学习技术被广泛应用于车道线检测,但是弱光条件下检测至今仍是一个挑战.主要原因有两个:第一,弱光数据不足;第二,模型鲁棒性不强.针对这两个问题,本文提出了 一种改进循环生成对抗网络数据增强的方法来解决弱光数据不足的情况,避免了人工增加数据的复杂度;另外根据图片中车道线与背景区域之间的联系,使用一种区域亲和知识蒸馏的方法,对检测模型性能进行优化,提高模型对图片各个区域之间特征理解,提高模型的检测精度.与目前主流的车道线检测算法进行实验对比,本文提出的车道线检测算法对弱光环境的检测速度快,精度更高,不同环境的鲁棒性更强.
文献关键词：
车道线检测;弱光条件;循环生成对抗网络;知识蒸馏
中图分类号：
作者姓名：
叶飞;刘子龙
作者机构：
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200082
文献出处：
引用格式：
[1]叶飞;刘子龙-.一种采用区域知识蒸馏网络的车道线检测算法)[J].小型微型计算机系统,2022(11):2348-2353
A类：
B类：
知识蒸馏,蒸馏网络,车道线检测,检测算法,深度学习技术,弱光条件,光数,模型鲁棒性,循环生成对抗网络,网络数据,数据增强,增加数,背景区域,检测模型,模型性能,检测精度,实验对比,光环境,检测速度,不同环境
AB值：
0.262727
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