# 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
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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
共15个文件
jpg:6个
md:3个
py:2个
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2023-10-20
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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,包含C++和Python两种版本的程序实现。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。.zip (15个子文件)
YOLOP-opencv-dnn-main
export_onnx.py 6KB
bdd100k.names 3B
main.py 8KB
main.cpp 7KB
ss.md 37B
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 30.33MB
README.md 1KB
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