CLRerNet 项目使用教程

CLRerNet 项目使用教程

CLRerNet The official implementation of "CLRerNet: Improving Confidence of Lane Detection with LaneIoU" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/CLRerNet

1. 项目介绍

CLRerNet 是一个用于车道检测的深度学习模型，旨在通过引入 LaneIoU 损失函数来提高车道检测的置信度。该项目由 Hiroto Honda 和 Yusuke Uchida 开发，并在 WACV2024 上发表。CLRerNet 在 CULane 基准测试中表现出色，显著超越了基线模型。

主要特点

• LaneIoU: 用于目标分配成本和损失函数，旨在提高置信度分数的质量。
• 性能提升: 在 CULane 基准测试中，CLRerNet 的 F1 分数达到了 81.12，显著优于基线模型。

2. 项目快速启动

安装

推荐使用 Docker 环境进行安装：

docker-compose build --build-arg UID="`id -u`" dev
docker-compose run --rm dev

推理

运行以下命令以从图像中检测车道并可视化结果：

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/clrernet/culane/clrernet_culane_dla34_ema.py clrernet_culane_dla34_ema.pth --out-file=result.png

测试

运行以下命令以在 CULane 数据集上评估模型：

python tools/test.py configs/clrernet/culane/clrernet_culane_dla34_ema.py clrernet_culane_dla34_ema.pth

训练

确保已准备好帧差异 npz 文件 dataset/culane/list/train_diffs.npz，然后运行以下命令进行训练：

python tools/train.py configs/clrernet/culane/clrernet_culane_dla34.py

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 自动驾驶: CLRerNet 可以用于自动驾驶系统中的车道检测，提高车辆在复杂道路环境中的导航能力。
• 交通监控: 在交通监控系统中，CLRerNet 可以帮助识别和跟踪车道，从而提高交通管理的效率。

最佳实践

• 数据准备: 在训练前，确保数据集准备充分，特别是帧差异文件的生成。
• 模型调优: 根据具体应用场景，调整模型参数以获得最佳性能。

4. 典型生态项目

相关项目

• Turoad/CLRNet: 原始的车道检测模型，CLRerNet 在此基础上进行了改进。
• lucastabelini/LaneATT: 另一个车道检测模型，可以作为对比参考。
• aliyun/conditional-lane-detection: 条件车道检测项目，与 CLRerNet 有相似的应用场景。

数据集

• CULane Dataset: 用于训练和测试 CLRerNet 的主要数据集，提供了丰富的车道标注数据。

工具包

• open-mmlab/mmdetection: 用于目标检测的工具包，可以与 CLRerNet 结合使用。
• optn-mmlab/mmcv: 计算机视觉工具包，提供了丰富的图像处理功能。

通过以上模块的介绍和实践，您可以快速上手并深入了解 CLRerNet 项目。

CLRerNet The official implementation of "CLRerNet: Improving Confidence of Lane Detection with LaneIoU" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/CLRerNet