TwinLiteNetPlus：一种用于实时驾驶区域和车道分割的强大模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。TwinLiteNetPlus 是一种旨在平衡效率和准确性的模型，通过使用标准和深度可分离扩张卷积来降低计算复杂性并保持高准确性，在解决自动驾驶中关键的语义分割问题（如行车区域分割和车道分割）方面展现出优秀的性能，同时在计算成本方面显著优于现有模型。
本文介绍了一种轻量级模型TwinLiteNet，用于驾驶区域和车道线分割。该模型在BDD100K数据集上评估，结果显示TwinLiteNet与现有方法相似但需要更少的计算资源。TwinLiteNet的mIoU得分为91.3%，车道检测任务的IoU为31.08%。此外，TwinLiteNet适用于嵌入式设备，在Jetson Xavier NX上可以实时运行，是自动驾驶车辆的理想解决方案。
