Ultra Fast Deep Lane Detection With Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification (TPAMI 2022) - Ultra-Fast-Lane-Detection-v2/test.py at master · FriendChi/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2
git clone https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-V2 cd Ultra-Fast-Lane-Detection-V2 Create a conda virtual environment and activate it conda create -n lane-det python=3.7 -y conda activate lane-det Install dependencies # If you dont have pytorch conda install pytorch torchvision ...
代码链接:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2. 关键词:车道线检测,混合anchor表示,anchor-driven 有序分类. 1. 介绍 车道检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)的基本组成部分,用于识别和定位道路上的车道标记。虽然...
https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detectiongithub.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2 1、数据集 CULane、tusimple https://xingangpan.github.io/projects/CULane.htmlxingangpan.githu...
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...
github地址: https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2 Ultra Fast Deep Lane Detection With Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification (TPAMI 2022) 效果 模型信息Inputs --- name:input tensor:Float[1, 3, 320, 1600] --- Outputs --- name:loc_row ...
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 合并实现了多任务:https://github.com/Huangdebo/YOLOv4-MultiTask...
【论文】: https://arxiv.org/abs/2004.11757 【代码】:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection1、论文主要工作2、创新点3、代码解析3.1 数据 Ultra-Fast-Lane-Detection/data/constant.py:存放的…
ONNXRuntime部署Ultra-Fast-Lane-Detection-v2车道线C++和Python源码模型 上传者:FL1768317420时间:2024-05-02 resnet-imagenet-caffe-master.zip resnet18 resnet50 resnet101 对应的训练、测试prototxt,以及模型prototxt 上传者:u011037837时间:2019-11-26 ...
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