融合CAM和ASPP的车道线检测算法研究

摘要

UFLD(ultra fast structure aware deep lane detection)是一种轻量化车道线检测模型，为提升模型的检测精度，对模型进行改进。引入CAM(channel attention mechanism)使模型能更关注携带重要车道线信息的特征通道和像素；为了感知车道线的细节信息，引入ASPP(atrous spatial pyramid pooling)扩大卷积过程的感受野，提高模型分割精度；搭建引入CAM和ASPP后的改进模型，并在改进的模型上进行实验。实验结果表明：在TuSimple数据集上以ResNet18为主干网络的模型检测精度由95.81%提升至95.98%,以ResNet34为主干网络的模型检测精度由95.84%提升至96.12%;在CULane数据集上，无论是以ResNet18还是以ResNet34为主干网络模型，其平均精度均有不同程度的提高。

关键词

车道线检测 / CAM / ASPP / 融合算法