本文介绍了Lanedet，一个基于PyTorch的开源车道检测工具，同时提到了作者对CLRNet（一种用于车道检测的跨层细化网络）的自定义改造，包括环境配置和代码调整，以支持多个算法在一个环境中运行。
Lanedet 的 git 源码一直在说clrnet coming soon......工作原因需要调研，实在等不了自己改了一下，好处就是一个环境，多个算法，很简单：
CLRNet: GitHub - Turoad/CLRNet: Pytorch implementation of our paper "CLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detection" (CVPR2022 Acceptance).
1. 配环境：
配环境按照git上就行，如果只做推理的话随便装装就行了.....吧（我是这样）。
Python 3.8.17:
我的实际操作中是先 python setup.py build develop 再进行 CLRNet 的配置操作;
2. 改装：
把一些 config, head 以及相关文件放到对应的位置就行了，甚至不需要再编译；
clr_head(以及其他关联的文件) 里面原来是 import clrnet.xxx，改成 lanedet.xxx，如下：
实在不会就按照我的格式改好了：
链接: https://pan.baidu.com/s/1L0kiVvT6z31qFLK1prITwg 提取码: 1234
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