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基于注意力机制与动态蛇形卷积的车道线分割算法.docx

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基于注意力机制与动态蛇形卷积的车道线分割算法

基于注意力机制与动态蛇形卷积的车道线分割算法（1）．．．．．．．．．．4

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

二、相关背景研究及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

三、车道线分割算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

四、基于注意力机制的车道线分割算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

注意力机制介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

注意力机制在车道线分割中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

算法设计细节．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

五、基于动态蛇形卷积的车道线分割算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

动态蛇形卷积介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

动态蛇形卷积在车道线分割中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

算法设计及优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

六、基于注意力机制与动态蛇形卷积的车道线分割算法实现．．．．．．15

数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

算法测试与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

七、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

八、算法性能优化与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

算法性能瓶颈分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

优化策略及实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

未来研究方向及展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

九、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

基于注意力机制与动态蛇形卷积的车道线分割算法（2）．．．．．．．．．30

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.3研究内容与方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.1车道线分割技术发展综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.2注意力机制在图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.3动态蛇形卷积的原理与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.1基于注意力机制的分割模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.1.1注意力机制的原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.1.2模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.1.3训练目标与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.2动态蛇形卷积模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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