请用图表形式画出ultra-fast-lane-dection的网络结构

很抱歉，作为语言模型，我无法进行图表绘制。但是，我可以提供一些文字描述帮助你理解ultra-fast-lane-dection的网络结构。

ultra-fast-lane-dection是一种用于实时车道检测的神经网络，其基本结构是一个全卷积神经网络（FCN）。该网络的输入是一张车道图像，输出是一个二值图像，其中白色表示车道线，黑色表示非车道区域。

ultra-fast-lane-dection网络结构包含许多卷积和池化层，其中卷积层用于提取图像特征，池化层用于减小图像尺寸。此外，网络还包括上采样层，用于将输入图像的低分辨率特征映射转换为高分辨率输出。

在ultra-fast-lane-dection网络中，还包含一些跳跃连接（skip connections），这些连接允许网络利用低层次和高层次特征来更准确地检测车道线。

总的来说，ultra-fast-lane-dection的网络结构非常精简、高效，适合于实时车道检测应用。

相关问题

ultra-fast-lane-dection的网络结构

ultra-fast-lane-dection的网络结构可以分为两个部分：特征提取网络和车道线检测网络。

特征提取网络部分主要采用了一些卷积层和池化层，用于从输入图像中提取特征。具体来说，该网络使用了7个卷积层和3个池化层，其中卷积核的尺寸为3x3，池化核的尺寸为2x2。特征提取网络的输出是一个尺寸较小的特征图，该特征图包含了输入图像的高层次语义信息。

车道线检测网络部分则是基于全卷积神经网络（FCN）的架构，主要由一些上采样层和卷积层组成。该网络的输入是特征提取网络的输出，输出是一个二值图像，其中白色表示车道线，黑色表示非车道区域。车道线检测网络使用了4个上采样层和3个卷积层，其中上采样层的尺寸为2x2，卷积核的尺寸为3x3。

此外，ultra-fast-lane-dection的网络结构中还包含了一些跳跃连接（skip connections）。这些连接允许网络利用低层次和高层次特征来更准确地检测车道线。

总的来说，ultra-fast-lane-dection的网络结构非常精简、高效，适合于实时车道检测应用。