LaneNet(2):工程代码复现(pytorch版本)(15分钟上手)

一、下载代码

在github上开源的LaneNet项目数目较少,其中只有基于tensorflow 1.x的项目,这个是基于pytorch版本复现的。

github仓库:https://github.com/IrohXu/lanenet-lane-detection-pytorch

二、数据集准备

上面的代码工程中已经准备好了标注好的数据(只有6张),这里不需要额外准备。

如果想自己标注数据集,可参考我的另一篇文章:tusimple车道线检测 标注自己的数据集

如果想要训练大规模数据,可以前往https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3下载公开数据集。

三、训练

3.1 修改训练参数

数据集路径

model/utils/cli_helper.py路径下,修改

训练轮数

model/utils/cli_helper.py路径下,修改

3.2 训练

运行train.py文件

3.3 deeplabv3+训练

默认使用的是ENet作为backbone,如果要使用deeplabv3+结构训练

可以在model/utils/cli_helper.py路径下修改Model_type为DeepLabV3+,重新训练即可。

四、测试

4.1 修改测试参数

修改测试图片路径

model/utils/cli_helper_test.py路径下,修改

4.2 测试

运行test.py文件,在./test_output文件夹下查看测试结果

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