FENet：用于车道检测的聚焦增强网络

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

通过引入 Focusing Sampling、Partial Field of View Evaluation、Enhanced FPN architecture 和 Directional IoU Loss 等创新方法，针对自动驾驶中准确定位车道的难题，这项研究使用受人类驾驶专注力启发的网络模型。实验证明，与传统方法相比，我们的 Focusing Sampling...

该研究通过创新方法解决了自动驾驶中车道准确定位的问题，实验证明使用受人类驾驶启发的网络模型能够显著提高车道识别准确性，推荐使用FENetV2进行车道导航。未来的研究方向包括收集道路数据和整合双重框架。

FENetV2 网络模型 自动驾驶 车道准确定位 道路数据
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