一种基于ViT的全卷积车道线模型训练及部署方法

本发明涉及一种基于ViT的全卷积车道线模型训练及部署方法，包括模型训练阶段和模型部署阶段，模型训练阶段含有以下步骤：S1：获取真实数据；S2：采用AdamW优化器进行反向传播；S3：数据增强；S4：设计backbone；S5：制定训练策略；模型部署阶段含有以下步骤：S6：前处理优化S7：采用共享内存访问方式拷贝数据到模型耗时优化S8：模型推理优化S9：后处理优化S10：模型输入尺寸优化本发明具有精度高，稳定性强和适用范围广的优点。