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CLRKDNet：基于知识蒸馏的车道检测加速方法
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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
研究人员提出了CLRKDNet模型，解决了自动驾驶应用中实时车道检测任务的精确度和速度平衡问题。通过简化模型结构和引入新的蒸馏方法和损失函数，实现了60%的推理时间减少和与CLRNet相媲美的检测精度，为实时车道检测提供了可行的解决方案。
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关键要点
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研究人员提出了CLRKDNet模型，旨在解决自动驾驶中的实时车道检测任务的精确度和速度平衡问题。
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CLRKDNet是一个简化模型，能够在保持检测精度的同时提供实时性能。
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通过简化模型结构，引入新的蒸馏方法和蒸馏损失函数，实现了60%的推理时间减少。
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CLRKDNet的检测精度与CLRNet相媲美，为实时车道检测提供了可行的解决方案。
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