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lanenet-lane-detection:使用深度神经网络模型对车道网模型进行实时车道检测的非官方实现
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2021-05-10
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LaneNet车道检测 使用tensorflow主要基于IEEE IV会议论文“走向端到端的车道检测:实例分割方法”,实现用于实时车道检测的深度神经网络。有关详细信息,请参阅他们的论文 。 该模型由编码器-解码器阶段,二进制语义分割阶段和使用判别损失函数的实例语义分割组成,用于实时车道检测任务。 主要的网络架构如下: Network Architecture 安装 该软件仅在带有GTX-1070 GPU的ubuntu 16.04(x64),python3.5,cuda-9.0,cudnn-7.0上进行了测试。 要安装此软件,您需要tensorflow 1.12.0,并且尚未测试其他版本的tensorflow,但我认为它可以在版本1.12以上的tensorflow中正常工作。 其他必需的软件包,您可以通过以下方式安装它们 pip3 install -r requirements.txt
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lanenet-lane-detection-master.zip (78个子文件)
lanenet-lane-detection-master
lanenet_model
lanenet_postprocess.py 14KB
__init__.py 241B
lanenet.py 3KB
lanenet_back_end.py 8KB
lanenet_discriminative_loss.py 5KB
lanenet_front_end.py 1KB
requirements.txt 180B
data
source_image
qr.jpg 172KB
binary_seg_loss.png 46KB
accuracy.png 47KB
lanenet_instance_seg.png 3KB
lanenet_mask_result.png 1.34MB
instance_seg_loss.png 45KB
total_loss.png 43KB
lanenet_batch_test.gif 38.79MB
lanenet_embedding.png 628KB
lanenet_binary_seg.png 2KB
network_architecture.png 174KB
tusimple_ipm_remap.yml 14.02MB
tusimple_test_image
0.jpg 256KB
3.jpg 234KB
1.jpg 203KB
2.jpg 168KB
training_data_example
gt_instance_image
0000.png 7KB
0004.png 7KB
0003.png 8KB
0001.png 7KB
0005.png 7KB
0002.png 8KB
gt_binary_image
0000.png 7KB
0004.png 6KB
0003.png 7KB
0001.png 7KB
0005.png 6KB
0002.png 8KB
image
0000.png 1.06MB
0004.png 1.11MB
0003.png 1.14MB
0001.png 1.08MB
0005.png 1.04MB
0002.png 1.15MB
train.txt 988B
val.txt 493B
LICENSE 11KB
_config.yml 26B
local_utils
log_util
__init__.py 247B
init_logger.py 1KB
config_utils
__init__.py 222B
parse_config_utils.py 7KB
tools
make_tusimple_tfrecords.py 703B
train_lanenet_tusimple.py 1KB
evaluate_model_utils.py 2KB
generate_tusimple_dataset.py 6KB
test_lanenet.py 5KB
evaluate_lanenet_on_tusimple.py 4KB
README.md 8KB
mnn_project
kdtree.h 5KB
freeze_lanenet_model.py 3KB
__init__.py 222B
lanenet_model.h 6KB
lanenet_model.cpp 15KB
dbscan.hpp 11KB
config.ini 309B
kdtree.cpp 13KB
config_parser.cpp 5KB
config_parser.h 2KB
convert_lanenet_model_into_mnn_model.sh 228B
.idea
vcs.xml 180B
config
tusimple_lanenet.yaml 3KB
semantic_segmentation_zoo
cnn_basenet.py 18KB
vgg16_based_fcn.py 14KB
__init__.py 219B
bisenet_v2.py 40KB
trainner
tusimple_lanenet_multi_gpu_trainner.py 27KB
__init__.py 225B
tusimple_lanenet_single_gpu_trainner.py 15KB
data_provider
tf_io_pipline_tools.py 11KB
lanenet_data_feed_pipline.py 13KB
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