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...
(五十九)通俗易懂理解——UFLD超快车道线检测原理 Ultra-Fast-Lane-Detection超快的车道线检测,实际应用中速度比较快,能够达到快速落地的效果。 如果想直接实战,请看: 梦里寻梦:(二十三)实践出真知——Ultra-Fast-Lane-Detection车道线模型训练自己数据集24 赞同 · 43 评论文章 前言 车道线检测是自动驾驶中的一...
Ultra Fast Deep Lane Detection With Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification (TPAMI 2022) 效果 项目 模型信息 Inputs --- name:input tensor:Float[1, 3, 320, 1600] --- Outputs --- name:loc_row tensor:Float[1, 200, 72, 4] name:loc_col tensor:Float[1, 100, 81, 4] name:exist_ro...
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=10.1 -c pyto...
Ultra Fast Deep Lane Detec 【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...
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 ...
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-...
1、Ultra Fast Lane Detection 将pixel分割转换为grid分类的问题。对H*W的图像划分成h*(w+1)的网格,分割时需要处理H*W个点的进行分类,类别数目(C+1);现在只需要处理h*C个点的分类,类别数目(w+1)。 划分成grid示意图 与分割的区别 损失函数:
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...
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...