一、克隆项目 git clone https://github.com/Dreamdreams8/Ultra-Fast-Lane-Detection-Test.git cd Ultra-Fast-Lane-Detection-Test 二、创建虚拟环境 conda create -n lane-det python=3.7 -y conda activate lane-det 三、安装依赖环境 # If you dont havepytorchconda install pytorch torchvision cudatoolkit=...
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...
所有模型均使用PyTorch[60]和Nvidia RTX 3090 gpu进行训练和测试。 特征级测试时数据增强 在这一部分,我们展示了我们的方法的测试时数据增强方法。因为我们的方法以基于全局特征的分类方式工作,这为我们提供了一个在特征级别上进行快速测试时间增加的机会。与目标检测中通常需要反复计算整个骨干的TTA不同,我们直接在骨干...
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-...
【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...
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 ...
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 ...
这是一个车道线检测模型,本项目根据原作者的github项目,修改部分参数,更快速地训练测试自己的标注数据集。 详细修改细节参见知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/608319948 原作者github链接:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection Ultra-Fast-Lane-Detection PyTorch implementation of the paper "Ult...