本研究提出了多层领域自适应（MLDA）框架，通过处理交叉领域车道检测，在像素、实例和类别三个语义级别上识别车道形状和位置先验知识。该方法在准确性和F1分数方面相对于现有领域自适应算法有显著提高。

本研究提出了多层领域自适应（MLDA）框架，通过处理交叉领域车道检测，在像素、实例和类别三个语义级别上识别车道形状和位置先验知识。该方法在准确性和F1分数方面相对于现有领域自适应算法有显著提高。

本研究提出了多层领域自适应（MLDA）框架，通过处理交叉领域车道检测，在像素、实例和类别三个语义级别上识别车道形状和位置先验知识。该方法在TuSimple和CULane两个数据集上相比现有领域自适应算法，在准确性和F1分数方面分别提高了8.8％和7.4％。