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做自动驾驶车道线检测的同学基本都绕不开 CLRNet，它相比 UFLD、SCNN 最大创新就是三级跨层细化（Cross-Layer Refinement）。

传统车道检测只使用单一层特征预测车道，存在天然矛盾：

1. 高层特征（分辨率低）：全局语义强，能分清车道 / 护栏 / 道路，但坐标定位模糊，远处车道偏差极大；
2. 低层特征（分辨率高）：细节清晰，定位精准，但缺少全局语义，极易把路牌、护栏、裂缝误判成车道。

CLRNet 提出渐进式跨层级优化方案：高层粗预测做全局先验，中层修正大幅偏移，底层微调像素级误差，三层特征层层传递车道先验、逐级细化坐标，完美兼顾全局语义与局部细节。

三级跨层细化结构

• 三层 FPN 特征：\(L_0\)（P5 高层）、\(L_1\)（P4 中层）、\(L_2\)（P3 底层），对应三级；
• 三级细化阶段：
  • \(R_0\)：\(L_0\)粗预测分支（InitHead）输出粗车道先验 \(P_0\)
  • \(R_1\)：\(L_1\)中层细化分支，接收跨层输入\(P_0\)，输出修正后\(Refined\ P_0=P_1\)
  • \(R_2\)：\(L_2\)底层精细分支，接收跨层输入\(P_1\)，输出最终车道\(Refined\ P_1=P_2\)
• 红色虚线箭头 = 跨层核心操作：上层预测坐标传递给下层不同分辨率特征图，作为 ROI 采样基准；
• Head = 细化分支完整单元