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CLRNet 核心:三级跨层细化原理全解
做自动驾驶车道线检测的同学基本都绕不开 CLRNet,它相比 UFLD、SCNN 最大创新就是三级跨层细化(Cross-Layer Refinement)。传统车道检测只使用单一层特征预测车道,存在天然矛盾:高层特征(分辨率低):全局语义强,能分清车道 / 护栏 / 道路,但坐标定位模糊,远处车道偏差极大;低层特征(分辨率高):细节清晰,定位精准,但缺少全局语义,极易把路牌、护栏、裂缝误判成车道。CLRNet 提出渐进式跨层级优化方案:高层粗预测做全局先验,中层修正大幅偏移,底层微调像素级误差,三层特征层层传递车道先验、逐级细化坐标,完美兼顾全局语义与局部细节。三级跨层细化结构三层 FPN 特征:\(L_0\)(P5 高层)、\(L_1\)(P4 中层)、\(L_2\)(P3 底层),对应三级;三级细化阶段:\(R_0\):\(L_0\)粗预测分支(InitHead)输出粗车道先验 \(P_0\)\(R_1\):\(L_1\)中层细化分支,接收跨层输入\(P_0\),输出修正后\(Refined\ P_0=P_1\)\(R_2\):\(L_2\)底层精细分支,接收跨层输入\(P_1\),输出最终车道\(Refined\ P_1=P_2\)红色虚线箭头 = 跨层核心操作:上层预测坐标传递给下层不同分辨率特征图,作为 ROI 采样基准;Head = 细化分支完整单元
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