Abstract：
目前，轻量型车道线检测网络存在弯道检测效果差、网络感受野不够与实时性受限等问题，故提出了一种改进的轻量型车道线检测网络模型。首先，为提高弯道检测效果，设计了一种方向一致损失，以使模型适用于弯道场景。其次，为在增强网络实时性的同时提高其感受野，提出将自注意力机制与RepVGG相融合的网络作为模型的主干网络。该模型在CULane测试集上测试的总F1-measure达到了70.7%，在Tusimple测试集上测试的准确率达到95.92%，其平均推断速度达到了408 FPS。实验结果表明，该模型相较于目前轻量型模型在性能上有一定的提升，尤其对弯道场景下的车道线检测效果提升明显。
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信息技术与网络安全
ISSN： 2096-5133
CN： 10-1543/TP
Year： 2022
Issue： 06
Volume： 41
Page： 57-63,72
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