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CLRNet：适用于车道检测的跨层细化网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了基于深度学习子模块的方法MatchNet，用于车道检测网络CLRNet中的标签分配过程。在曲线车道场景中，该方法在不同主干网络上均取得了显著的改进。此外，该方法提高了车道检测的置信水平。
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关键要点
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研究引入了基于深度学习子模块的方法MatchNet。
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MatchNet用于增强车道检测网络CLRNet中的标签分配过程。
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在曲线车道场景中，MatchNet在不同主干网络上取得显著改进。
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在ResNet34、ResNet101和DLA34上分别提高了+2.8%、+2.3%和+2.96%。
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方法提高了车道检测的置信水平，允许提高置信阈值。
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