# UNetMutilLane_onnx_tensorRT_rknn_horizon
UNetMutliLane 多车道线和车道线类型识别部署版本,测试不同平台部署(onnx、tensorRT、RKNN、Horzion),可识别所在的车道和车道线的类型。
# 文件夹结构说明
onnx:onnx模型、测试图像、测试结果、测试demo脚本
TensorRT:TensorRT版本模型、测试图像、测试结果、测试demo脚本、onnx模型、onnx2tensorRT脚本(tensorRT-7.2.3.4)
rknn:rknn模型、测试(量化)图像、测试结果、onnx2rknn转换测试脚本
horizon:地平线模型、测试(量化)图像、测试结果、转换测试脚本、测试量化后onnx模型脚本
# 数据说明
基于UNet的分割模型,增加了检测头来识别车道线的类型,基于开源数据集 VIL100。其中数据标注了所在的六个车道的车道线和车道线的类型。
8条车道线(六个车道),对应的顺序是:7,5,3,1,2,4,6,8。其中1,2对应的自车所在的车道,从左往右标记。
车道线的类别(10个类别):单条白色实线、单条白色虚线、单条黄色实线、单条黄色虚线、双条白色实线、双条黄色实线、双条黄色虚线、双条白色实虚线、双条白色黄色实线、双条白色虚实线。
基于UNet 进行修改,可以识别出"所在车道"和"车道线类型"。
# 分割效果
![image](https://github.com/cqu20160901/UNetMutilLane_onnx_tensorRT_rknn_horizon/blob/main/onnx/test_result.jpg)
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基于Unet实现车道线分割及车道线类型识别部署版本源码(适用于onnx、tensorRT、rknn、Horizon平台).zip UNetMutliLane 多车道线和车道线类型识别部署版本,测试不同平台部署(onnx、tensorRT、RKNN、Horzion),可识别所在的车道和车道线的类型。 文件夹结构说明 onnx:onnx模型、测试图像、测试结果、测试demo脚本 TensorRT:TensorRT版本模型、测试图像、测试结果、测试demo脚本、onnx模型、onnx2tensorRT脚本(tensorRT-7.2.3.4) rknn:rknn模型、测试(量化)图像、测试结果、onnx2rknn转换测试脚本 horizon:地平线模型、测试(量化)图像、测试结果、转换测试脚本、测试量化后onnx模型脚本 数据说明 基于UNet的分割模型,增加了检测头来识别车道线的类型,基于开源数据集 VIL100。其中数据标注了所在的六个车道的车道线和车道线的类型。 8条车道线(六个车道),对应的顺序是:7,5,3,1,2,4,6,8。其中1,2对应的自车所在的车道,从左往右标记
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onnx
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test_result.jpg 549KB
UnetLane_mutilLane_ZQ.onnx 10.84MB
ReadMe.md 47B
unet_mutilLane_demo.py 4KB
horizon
cal_data
test.jpg 506KB
ReadMe.md 1B
test.jpg 506KB
preprocess.py 3KB
model_output
mutil_lane_original_float_model.onnx 10.84MB
mutil_lane_optimized_float_model.onnx 10.84MB
mutil_lane_quantized_model.onnx 15.67MB
mutil_lane.bin 4.81MB
src_data
test.jpg 506KB
03_build.sh 600B
test_result.jpg 549KB
hb_mapper_makertbin.log 30KB
04_inference.sh 448B
02_preprocess.sh 576B
hb_mapper_checker.log 13KB
inference_image_demo.py 4KB
05_evaluate.sh 2KB
ReadMe.md 47B
model
Unet_mutilLane_ZQ.onnx 10.84MB
lane_config.yaml 11KB
01_check.sh 708B
data_preprocess.py 4KB
rknn
test.jpg 506KB
test_result.jpg 550KB
onnx2rknn_demo_ZQ.py 5KB
Unet_mutilLane_ZQ.rknn 3.92MB
ReadMe.md 130B
image_list
test.jpg 506KB
Unet_mutilLane_ZQ.onnx 10.84MB
image_list.txt 22B
README.md 1KB
tensorRT
test.jpg 506KB
onnx2trt_rt7.py 2KB
test_result.jpg 549KB
UnetLane_mutilLane_ZQ.onnx 10.84MB
ReadMe.md 133B
tensorRT_inferenc_demo.py 6KB
UnetLane_mutilLane_ZQ.trt 15.33MB
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资源评论
- m0_515790412024-02-25资源内容总结的很到位,内容详实,很受用,学到了~
z同学的编程之路
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