# YOLOP-opencv-dnn
使用OpenCV部署全景驾驶感知网络YOLOP,可同时处理交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线检测,三项视觉感知任务,依然是包含C++和Python两种版本的程序实现
onnx文件从百度云盘下载,链接:https://pan.baidu.com/s/1A_9cldUHeY9GUle_HO4Crg
提取码:mf1x
C++版本的主程序文件是main.cpp,Python版本的主程序文件是main.py。把onnx文件下载到主程序文件所在目录后,就可以运行程序了。文件夹images
里含有若干张测试图片,来自于bdd100k自动驾驶数据集。
本套程序是在华中科技大学视觉团队在最近发布的项目https://github.com/hustvl/YOLOP
的基础上做的一个opencv推理部署程序,本套程序只依赖opencv库就可以运行,
从而彻底摆脱对任何深度学习框架的依赖。如果程序运行出错,那很有可能是您安装的opencv版本低了,这时升级opencv版本就能正常运行的。
此外,在本套程序里,还有一个export_onnx.py文件,它是生成onnx文件的程序。不过,export_onnx.py文件不能本套程序目录内运行的,
假如您想了解如何生成.onnx文件,需要把export_onnx.py文件拷贝到https://github.com/hustvl/YOLOP
的主目录里之后,并且修改lib/models/common.py里的代码,
这时运行export_onnx.py就可以生成onnx文件了。在lib/models/common.py里修改哪些代码,可以参见我的csdn博客文章
https://blog.csdn.net/nihate/article/details/112731327
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
OpenCV部署全景驾驶感知网络YOLOP可同时处理交通目标检测可驾驶区域分割车道线检测C++和Python源码+模型+说明
共14个文件
jpg:6个
py:2个
md:2个
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OpenCV部署全景驾驶感知网络YOLOP可同时处理交通目标检测可驾驶区域分割车道线检测C++和Python源码+模型+说明
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OpenCV部署全景驾驶感知网络YOLOP可同时处理交通目标检测可驾驶区域分割车道线检测三项视觉感知任务包含C++和Python源码+模型+说明.zip (14个子文件)
code-75
export_onnx.py 6KB
bdd100k.names 3B
main.py 8KB
main.cpp 7KB
README_EN.md 5KB
.gitignore 5B
images
9aa94005-ff1d4c9a.jpg 43KB
7dd9ef45-f197db95.jpg 82KB
adb4871d-4d063244.jpg 84KB
3c0e7240-96e390d2.jpg 36KB
0ace96c3-48481887.jpg 66KB
8e1c1ab0-a8b92173.jpg 77KB
yolop.onnx 30.31MB
README.md 2KB
共 14 条
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