基于注意力機(jī)制與動(dòng)態(tài)蛇形卷積的車道線分割算法

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摘要：車道檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在交通領(lǐng)域的關(guān)鍵應(yīng)用，具有深遠(yuǎn)的實(shí)用價(jià)值。盡管如此，現(xiàn)有的語義分割網(wǎng)絡(luò)模型在道路語義分割任務(wù)中仍面臨著精度不足和邊緣模糊等挑戰(zhàn)。針對(duì)這些問題，提出了一種基于UNet模型的改進(jìn)型車道線圖像分割網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。在UNet模型的跳躍連接中，引入雙重注意力機(jī)制，優(yōu)先突出了車道線的重要性，并有效降低了噪聲的干擾。（剩余14074字）