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研究文章

基于多线程Self-Attention车道标志检测

表1

比较在不同车道标志检测模型基于TuSimple数据集。


模型	精度(%)	《外交政策》	FN	帧/秒

ResNet-18 [31日]	92.69	0.0948	0.0822	312年
ResNet-34 [31日]	92.84	0.0918	0.0796	169年
硅谷动力(32]	93.02	0.0886	0.0734	135.4

2-head self-attention(我们的)	95.76	0.0407	0.0301	170.2
4-head self-attention(我们的)	95.55	0.0339	0.0329	169.5
8-head self-attention(我们的)	95.49	0.0414	0.0311	167.5

大胆的重要性值意味着他们最准确的或出错率最低。