UFLD车道线检测算法网络结构

UFLD车道线检测算法是一种基于深度学习的车道线检测算法，其网络结构如下：

1. 输入层：输入层接收原始图像数据。

2. 卷积层：使用卷积核对输入图像进行卷积运算，提取图像的特征信息。

3. 池化层：使用池化操作对特征图进行下采样，降低特征图的大小和计算量。

4. 去噪层：使用去噪算法对特征图进行降噪处理，提高车道线检测的精度。

5. 反卷积层：使用反卷积操作对特征图进行上采样，恢复特征图的大小。

6. 输出层：输出层对上采样后的特征图进行分类，判断每个像素点是否属于车道线。

UFLD车道线检测算法采用了全卷积神经网络(FCN)的思想，将传统的分类任务转化为像素级别的分类任务，提高了车道线检测的效果。同时，UFLD算法还使用了多尺度特征融合和边缘保持等技术，进一步提高了车道线检测的准确性和鲁棒性。