【摘 要】
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感知是自动驾驶的基础和关键，但大多数单个模型无法同时完成交通目标、可行驶区域和车道线等多项检测任务。提出了一种基于交叉注意力的多任务交通场景检测模型，可以同时检测交通目标、可行驶区域和车道线。首先使用编解码网络提取初始特征。利用混合空洞卷积对初始特征进行强化，并通过交叉注意力模块得到分割和检测特征图。在分割特征图上进行语义分割，在检测特征图上进行目标检测。实验结果表明，在具有挑战性的BDD100K
【基金项目】
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天津市科技计划项目（基金号17ZXHLGX00120）； 天津市研究生科研创新项目（基金号2021YJSO2S30）； 中央高校基本科研业务费（基金号3122022PY17）； 中国民航大学研究生科研创新项目（基金号2021YJS025）；
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感知是自动驾驶的基础和关键，但大多数单个模型无法同时完成交通目标、可行驶区域和车道线等多项检测任务。提出了一种基于交叉注意力的多任务交通场景检测模型，可以同时检测交通目标、可行驶区域和车道线。首先使用编解码网络提取初始特征。利用混合空洞卷积对初始特征进行强化，并通过交叉注意力模块得到分割和检测特征图。在分割特征图上进行语义分割，在检测特征图上进行目标检测。实验结果表明，在具有挑战性的BDD100K数据集中，提出的模型在任务精度和总体计算效率方面优于其他多任务模型。
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