典型文献
锚和通道注意力相结合的车道检测算法
文献摘要：
车道检测是自动驾驶不可缺少的一部分,但目前车道检测算法在同时保证高准确率和快检测速度方面还有待进一步提高.在LaneATT上改进得到了新的车道检测算法——LaneEcaATT.通过引入了通道注意力机制ECAnet对特征图进行处理得到局部特征,然后与全局特征相结合进行车道检测.在两个公开数据集上的实验结果表明,改进后的算法LaneEcaATT在Tusimple数据集上优于对比算法,在CULane数据集上采用Resnet18作为主干网时也优于对比算法,较好地兼顾了高准确率和快检测速度.
文献关键词：
锚;通道注意力机制;车道检测
中图分类号：
作者姓名：
韩尚君;余艳梅;陶青川
作者机构：
四川大学电子信息学院,成都 610065
文献出处：
引用格式：
[1]韩尚君;余艳梅;陶青川-.锚和通道注意力相结合的车道检测算法)[J].现代计算机,2022(24):36-41
A类：
LaneATT,LaneEcaATT
B类：
车道检测,检测算法,自动驾驶,前车,快检,检测速度,进得,通道注意力机制,ECAnet,特征图,理得,局部特征,全局特征,行车道,公开数据集,Tusimple,对比算法,CULane,Resnet18,主干网
AB值：
0.336756
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
