1、代码下载地址 :https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection 或者 git clonehttps://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection.git 2、数据集准备 CULane:CULane是用于行车道检测学术研究的大规模具有挑战性的数据集。它由安装在六辆由北京不同驾驶员驾驶的不同车辆上的摄像机收集。收集了超过55小时...
代码:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection
cv::circle(img, cv::Point(lane_loc, culane_row_anchor[i]), 5, temp, -1); } } intmain() { torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("C:\\Users\\lvdon\\source\\repos\\C_test\\lane_det\\lane.torchscript_gpu.pt"); torch::DeviceType device_type = torch::kCUDA...
本次介绍一个快速高效的车道线检测模型 Ultra-Fast-Lane-Detection 其轻量级的版本可以在接近 SOTA 的性能情况下达到 300+ FPS(Base GTX1080Ti)的检测速度 并使用官方提供的预训练模型在 Paddle 框架上实现模型的推理预测 效果展示 官方演示效果: 本项目实测效果: 项目说明 本项目参考官方开源项目【cfzd/Ultra-...
代码链接:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2 现代的方法主要把车道线检测看作像素级的分割问题,这导致效率问题以及遮挡和极端光照条件场景等问题变得很难解决。受人类感知的启发,严重遮挡和极端光照条件下的车道线识别主要基于上下文和全局信息。基于这一观察结果,我们提出了一种新颖、简单、有效的...
代码链接:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2 摘要 现代的方法主要把车道线检测看作像素级的分割问题,这导致效率问题以及遮挡和极端光照条件场景等问题变得很难解决。受人类感知的启发,严重遮挡和极端光照条件下的车道线...
车道线检测算法通常分为两种类型:一种是基于基于视觉特征来做语义分割或者实例分割,例如LaneNet和SCNN;另一种是通过视觉特征来预测车道线所在位置的点,以此来解决no-visual-clue问题的模型,比如本文提到的Ultra-Fast-Lane-Detection。 offical github:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection ...
【GiantPandaCV 导语】Ultra Fast Deep Lane Detection 是个比较有特点的车道线检测模型,把检测转化成分类来实现。现在出了 V2,有了几个创新点,于是又来研究一下。之前参考 Ultra Fast Deep Lane Detection V1 设计了一个全新的车道线检测网络,把模型压缩了80%,并部署使用了。另外还把 v1 和 yolov4 合并实现...
1、<<Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection>> 2、<<PolyLaneNet: Lane Estimation via Deep Polynomial Regression>> 相应代码 https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection https://github.com/lucastabelini/PolyLaneNet 数据集 1、Ultra Fast Lane Detection ...
使用Paddle 2.0 版本实现 Ultra-Fast-Lane-Detection 车道线检测模型的推理预测。 - 飞桨AI Studio