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本文介绍了Lane2Seq，一种基于序列生成的车道线检测框架，它摒弃了定制的头网络和特定任务损失函数，通过Transformer的编码器-解码器架构和简单的交叉熵损失实现了97.95%的F1分数。 Lane2Seq利用强化学习的多格式模型调优方法，将特定任务知识融入模型，统一了多种车道检测格式。
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来源：3D视觉工坊
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0. 这篇文章干了啥？
一句话总结：如果检测模型知道目标车道的位置，那么模型可以简单地学习如何读取车道位置，而不是通过分解策略设计额外的分类头
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