基于LSTR和Vit-CoMer骨干的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)方法

摘要： 針對(duì)LSTR算法在實(shí)際應(yīng)用中存在的提取特征尺度單一及缺乏對(duì)車(chē)道局部特征有效捕捉的問(wèn)題。本文首次將Vit-CoMer骨干網(wǎng)絡(luò)用于車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)任務(wù)中，提出LSCoMer車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)模型。首先，在特征提取網(wǎng)絡(luò)后使用MRFP豐富多尺度特征，提高檢測(cè)精度；其次，在Transformer結(jié)構(gòu)的開(kāi)始和結(jié)束位置集成CTI模塊，以促進(jìn)CNN的局部特征與Transformer的全局特征之間有效融合，強(qiáng)... （共8頁(yè)）