一种基于迁移学习的车道线检测方法

• 作者: 王子豪 李向军
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 车道线检测 迁移学习 DeepLabv3+
• 年，卷（期）: 2021,（20）
• 所属期刊栏目: 计算机技术|Computer Technology
• 页码范围: 82-86
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.20.021

摘要

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.